안녕하세요, 삼육대학교 보건관리학과입니다!

최근 진행된 취업 특강에서 다룬 국내·외 AI 동향과 헬스케어 산업 변화 내용을 정리해 여러분께 공유드립니다.

이번 취업 특강에서는 카카오헬스케어의 오채수 부사장님을 모시고,

빠르게 변화하는 디지털 헬스케어 산업과 AI 기술의 실제 적용 사례에 대해 깊이 있는 강의를 들을 수 있었습니다.

특히 앞으로의 의료 분야에서는 AI 문해력(AI Literacy),

즉 AI를 이해하고 활용할 줄 아는 능력이 필수라는 점을 강조하셨습니다.

1. AI 기본 개념 소개 (Intro)

클라우드 기반 AI와 온디바이스 AI를 비교하고,

데이터 학습의 기본 패러다임을 설명하며 AI의 기본 개념을 소개했습니다.

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🧠 AI 배포 아키텍처

AI 연산 처리를 위한 두 가지 주요 방식을 구분했습니다.

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• AI using Cloud Servers (클라우드 서버 사용 AI): 분석 및 실행을 위해 원격 클라우드 서버와 통신(Request, Command)이 필요합니다.

• On-device AI (온디바이스 AI): 스마트폰이나 태블릿 등 기기 자체 내에 탑재된 프로세서에서 AI 연산을 수행합니다.

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장점: 개인 정보 보호 강화, 오프라인 구동 가능, 빠른 응답 속도 확보.

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📚 학습 패러다임

캐릭터를 활용하여 핵심 머신러닝 개념을 쉽게 설명했습니다.

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• 지도 학습 (Supervised Learning – 오른쪽): 레이블링된 데이터(사자, 고양이)를 바탕으로 학습하여 새로운 데이터를 정확하게 분류합니다.

• 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터에서 AI가 스스로 패턴을 발견하고, 새로운 데이터(고양이, 오리, 사자)를 범주화하는 과정을 보여줍니다.

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🔄 치료 중심에서 관리 중심으로

치료(Cure) 중심에서 관리(Care) 중심으로의 패러다임 변화가 핵심

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변화: 의료진 중심 치료 환자 중심 치료; 질병 중심 의료 예방/건강관리 중심 의료.

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목표는 개인 주도 의료 데이터 활용을 통한 환자 중심 의료 서비스로의 전환

개인 스스로 마이 헬스 데이터를 활용하여 건강을 챙기고,

의료 정보에 접근하며, 공공 보건에 기여하는 시대를 열고자 합니다.

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📈 시장 및 기술적 변화

의료 데이터 시스템이 기관 중심에서 환자 중심으로 변화하고 있습니다.

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기존: EMR(Electronic Medical Record), EHR(Electronic Health Record) 등 의료기관 중심 기록.

전환: PHR(Personal Health Record)을 통해 Accessibility(접근성), Interoperability(상호운용성), Computerizing(전산화)를 확보하여 환자 중심의 의료 서비스로 나아갑니다.

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🧩 디지털 헬스케어 생태계

디지털 헬스케어 환경 구축을 위해 기술 및 산업의 발전 단계를 제시했습니다.

2. 국내 기업 AI 동향

한국 기업들은 최근 브랜드 통합, 오픈AI와의 전략적 협업, 그리고 AI 오케스트레이션 전략을

중심으로 빠르게 AI 체계를 재정비하고 있습니다.

그 핵심에는 온서비스 AI(On-Service AI) 와 소버린 AI(Sovereign AI)​ 라는 키워드가 있습니다.

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🔹 온서비스 AI(On-Service AI)

기업 내부 시스템이나 서비스에 AI를 깊게 탑재하는 전략으로 다음과 같은 내용이 포함됩니다.

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1. 하이퍼클로바X 오픈소스 공개

2. 자체 파운데이션 모델 기반 기술 고도화

3. 글로벌 현지화 및 소버린 AI를 위한 데이터센터·AI 인프라 투자

4. AI 에이전트형 검색 인터페이스 개발

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이러한 흐름은 국내 서비스 기반 기업들이 AI 기술을

본격적으로 제품과 서비스에 내재화하고 있다는 의미이기도 합니다.

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3. 해외 기업 AI 동향

🔵 Google

의료영상 분석, 진료 문서 자동화, 병원 워크플로우 개선 등 의료기관 중심의 AI 솔루션을 강화하고 있습니다.

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🍎 Apple — Project Mulberry

2026년 출시 예정인 AI 기반 건강관리 프로젝트입니다.

활동량·수면·심박수 분석을 통한 맞춤형 건강 코칭

운동·식단·스트레스 관리 등 개인별 건강 계획 제안

예방적 조치까지 제안 가능한 AI 주치의 모델 지향

애플 생태계 내에서 매우 확장성 높은 헬스케어 플랫폼을 구축 중입니다.

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🟣 Microsoft

Azure 기반 AI 파운데이션 모델

EMR 연동 데이터 분석

의료 문서 자동화 및 행정 업무 효율화

등 병원 시스템의 생산성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

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4. 의료 환경에서의 AI 적용

AI는 이미 병원과 환자 여정 곳곳에 직접 적용되기 시작했습니다.

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✔ 환자 여정 및 병원 업무 프로세스 개선

접수 → 문진 → 진료 → 사후관리까지 AI가 개입하여 효율성 향상.

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✔ 디지털 프론트 도어(Digital Front Door)

카카오헬스케어 CareChat(케어챗)

해외 Patient Engagement Ecosystem

환자와 의료기관의 접점을 AI로 연결하는 서비스 확대.

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✔ LLM 기반 사전 문진

진료 전 환자 상태를 AI가 먼저 파악하여 의사의 진료 효율성 증가.

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✔ 원격 중환자실(Tele-ICU)

AI가 실시간 환자 데이터를 분석하여 의료진에게 위험 신호 전달.

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✔ Virtual Care — 파스타(PaSta)

비대면 진료·건강 모니터링·원격 관리 등 새로운 의료 모델 등장.

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5. 파인튜닝 vs RAG — AI 적용의 핵심 선택

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🔸 파인튜닝(Fine-tuning)

변화가 적은 전문 도메인 지식 학습에 적합

의료 가이드라인·표준 프로토콜 같은 고정적 지식에 강점

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🔸 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

최신 정보 반영·출처 명시 등 투명성과 유연성 강점

의료 정보·논문·DB를 실시간 반영해 정확도를 높일 수 있음.

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이번 삼육대학교 보건관리학과 취업 특강은

학생들이 앞으로 마주하게 될 AI 기반 헬스케어 산업의 변화를 깊이 이해할 수 있는 매우 소중한 시간이었습니다.

이번 특강이 학생 여러분의 진로와 역량 개발에 도움이 되었기를 바랍니다!