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title: "상급종합병원들, 임상 데이터 기반 의료 AI 플랫폼 구축 속도낸다"
published: 2026-07-31T21:01:01.835Z
canonical: https://jeff.news/article/5288
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# 상급종합병원들, 임상 데이터 기반 의료 AI 플랫폼 구축 속도낸다

세브란스병원과 삼성서울병원 등 국내 상급종합병원들이 정부 과제와 계열사 협력을 등에 업고 자체 의료 AI 플랫폼을 만들고 있다. 세포치료제 평가, 신약 타깃 발굴, 흉부 엑스레이 판독 보조처럼 실제 임상 데이터가 필요한 영역으로 AI 활용이 내려오는 흐름이다.

- 국내 상급종합병원들이 이제 “AI 한번 써본다” 수준을 넘어, 자체 임상 AI 플랫폼을 직접 만들기 시작함
  - 세브란스병원은 정부 과제, 삼성서울병원은 삼성바이오에피스와의 공동연구를 통해 병원 안의 임상 데이터를 AI 연구 인프라로 묶는 방향임
  - 포인트는 챗봇이 아니라 세포치료제 평가, 신약 타깃 발굴, 영상 진단 보조처럼 병원 데이터가 없으면 못 하는 영역이라는 점임

- 세브란스병원은 파킨슨질환 세포치료제 평가 플랫폼에 2년 6개월간 총 70억 원을 투입함
  - 연세대 의대, 존스홉킨스대와 협력하고 보건복지부의 한미혁신성과창출 연구개발 신규 지원사업으로 진행됨
  - 기존에는 동물실험 의존도가 컸는데, 환자 임상데이터를 넣어 세포치료제가 치료 기능을 유지하는지 평가하는 체계를 만들겠다는 구상임
  - 여기에 AI 기반 다중모달 분석을 붙여 실제 뇌 환경과 비슷한 조건에서 효능을 평가하고, 파킨슨병 치료제 임상시험 성공 가능성을 높이려는 그림임

- 삼성서울병원은 삼성바이오에피스와 2030년까지 AI 기반 신약 타깃 발굴 플랫폼을 공동연구함
  - 두 기관은 지난 5월 협약을 맺고 임상데이터, 유전체 정보, 바이오의약품 연구개발 역량을 결합하기로 함
  - 목표는 AI 모델로 신규 약물 타깃을 찾고, 환자 맞춤형 솔루션까지 확보하는 것임
  - 전담 공동 연구 협의체와 연구자문위원회를 운영하고, 나중에는 항체-약물 접합체(ADC) 같은 신약 파이프라인의 임상 연계까지 보겠다는 계획임

- 서울아산병원 사례까지 보면 대형 병원의 AI 인프라 경쟁은 이미 본격화된 분위기임
  - 서울아산병원은 흉부 엑스레이 진단 보조와 환자 중증도 예측을 위한 자체 AI 시스템을 운영 중임
  - 병원들이 외부 솔루션을 단순 도입하는 게 아니라, 자기 병원의 데이터와 진료 흐름에 맞춘 플랫폼을 쌓는 쪽으로 움직이고 있음

> [!NOTE]
> 의료 AI는 모델만 좋아서는 끝이 아님. 실제 임상데이터, 병원별 워크플로우, 개인정보 보호, 임상 검증이 같이 맞물려야 현장에서 굴러감.

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## 기술 맥락

- 이번 흐름의 핵심은 병원이 AI 모델을 사다 쓰는 데서 멈추지 않고, 임상 데이터가 들어오는 플랫폼 레이어를 직접 잡으려 한다는 점이에요. 의료에서는 데이터 접근권이 곧 경쟁력이라서, 병원 내부 데이터와 연구 프로세스를 연결하는 구조가 중요하거든요.

- 세브란스병원 사례는 동물실험 중심 평가의 한계를 줄이려는 선택이에요. 환자 임상데이터와 다중모달 분석을 붙이면 세포치료제가 실제 환경에 가까운 조건에서 어떻게 작동할지 더 촘촘하게 볼 수 있어요.

- 삼성서울병원 쪽은 신약 개발의 앞단을 AI로 당겨보려는 접근이에요. 임상데이터와 유전체 정보를 바이오의약품 연구 역량과 묶으면, 약물 타깃 발굴부터 임상 연계까지 한 흐름으로 가져갈 수 있기 때문이에요.

## 핵심 포인트

- 세브란스병원은 파킨슨질환 세포치료제 평가 플랫폼에 2년 6개월간 70억 원을 투입
- 삼성서울병원은 삼성바이오에피스와 2030년까지 AI 기반 신약 타깃 발굴 공동연구 진행
- 대형 병원 AI는 챗봇보다 임상 데이터, 유전체, 영상, 치료 반응을 엮는 플랫폼 경쟁으로 이동 중

## 인사이트

의료 AI는 모델 성능보다 데이터 접근권과 임상 워크플로우 연결이 승부처가 되는 분야다. 병원이 직접 플랫폼을 쥐려는 건 꽤 자연스러운 흐름이고, 개발자 입장에선 규제·보안·데이터 품질까지 같이 보는 프로젝트가 늘어난다는 신호다.