한국 병원들이 의료 인공지능(AI) 경쟁력을 향상시키기 위해서는 병원 간 데이터 협력 체계를 구축해야 한다는 주장이 나왔습니다. 이에 따르면 각 병원이 자체적으로 보유하고 있는 의료 데이터를 연결하고 통합하지 못할 경우, AI 기술 도입 뿐만 아니라 의료 혁신 자체에도 제약이 생길 수 있다고 분석되었습니다.
미국 라스베이거스에서 열린 'HIMSS 2026' 현장에서 엔리케 마틴스 교수는 한국 병원들이 이미 높은 의료 수준을 갖추었지만, 병원 간 협력이 부족하다면 더 큰 혁신을 이루기 어려운 상황에 처했다고 지적했습니다. 그는 각 병원이 자체적인 특화 분야를 정하고 이를 바탕으로 협력한다면 시장 성장과 기술 혁신을 동시에 이룰 수 있다고 설명했습니다.
마틴스 교수는 유럽에서 구축된 '유럽 의료데이터공간(EHDS)'을 소개하며, 이를 통해 유럽 각국의 병원과 연구기관이 의료 데이터를 연결하고 의료 서비스에 활용하고 있다고 소개했습니다. 또한, 환자 데이터의 통합은 AI 적용뿐만 아니라 환자 진료의 질 향상을 위해서도 중요하다고 강조했습니다.
마틴스 교수는 다양한 의료 AI 알고리즘이 특정 병원의 데이터를 바탕으로 개발되어 다른 병원에서의 적용에 어려움이 있을 수 있다고 지적했습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 표준화와 병원 간 협력이 필수적이라며, 데이터 통합을 통해 병원 간 진료 품질을 비교하고 AI 개발에 도움이 될 수 있다고 설명했습니다.
마틴스 교수는 현재 유럽에서 추진 중인 EHDS를 협력 모델로 소개하며, 다양한 언어와 의료 체계를 가진 유럽 병원들이 데이터 통합을 성공적으로 이뤄내고 있다고 밝혔습니다. 또한, 국제 협력 네트워크인 '이노베이티브 하스피탈 10(iH10)'을 통해 세계 각국 병원이 협력하고 공동 연구를 진행하며 경험과 지식을 공유하고 있다고 소개했습니다.
마틴스 교수는 미래 병원을 '키위(KIWI) 병원'이라 명명하며, 지식 기반, 지능화, 지혜로움, 상호운용성을 갖춘 병원을 이상적인 모델로 소개했습니다. 또한, 앞으로 인간과 AI가 함께 의료 의사결정을 내리는 하이브리드 구조가 필요하며, 병원 간 데이터 교환과 협력 능력이 의료 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 될 것이라 강조했습니다.