AI와 공중보건

AI, 공중보건의 패러다임을 다시 쓰다
공중보건 분야에서도 AI는 더 이상 상상 속 기술이 아니다. 폐 결절을 94% 정확도로 감지하는 알고리즘에서 감염병 확산을 예측하는 모델에 이르기까지, 인공지능은 의료와 공중보건의 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 이 책은 진단과 치료 혁신을 넘어 예방 중심 정밀 의료, 데이터 기반 정책 수립, 의료 접근성 확대라는 거대한 전환을 입체적으로 조망한다. 고령화와 만성 질환 증가, 의료 인력 부족, 팬데믹 위기 등 복합적 난제 속에서 AI는 질병 예측, 자원 배분 최적화, 원격 의료 확장, 신약 개발 가속화 등 실질적 해법을 제시한다. 동시에 데이터 편향, 책임 소재, 알고리즘 투명성, 개인정보 보호라는 윤리적 과제도 함께 짚는다. AI를 ‘대체’가 아닌 ‘증폭’의 도구로 바라보고, 인간 의료진과 협력하는 코파일럿으로서의 AI, 예방과 관리 중심의 공중보건 전략, 글로벌 보건 거버넌스의 미래를 균형 있게 탐색한다. 기술 낙관과 경계를 함께 사유하며, 지속 가능한 의료 혁신의 조건을 제시하는 안내서다.

AI는 진단을 넘어 예방과 정책을 바꾸고 있다. 이 책은 감염병 예측, 정밀 의료, 원격 의료, 자원 배분 혁신 등 공중보건의 구조적 전환을 분석한다. 동시에 윤리와 책임, 데이터 편향 문제를 함께 짚으며 인간-AI 협력 기반의 지속 가능한 의료 혁신 방향을 제시한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

배성윤
인제대학교 경영학과 교수다. 미국 듀크대학교에서 MBA 학위를 받았고, 서울대학교 보건대학원에서 보건학 석사와 박사 학위를 받았다. 건강보험심사평가원에서 건강보험정책 수립과 의료기술평가를 담당했으며, 존슨앤드존슨 미국 본사와 한국법인에서 의료 기기의 경제성 평가 및 보험 전략 담당 매니저로 근무했다. 보건복지부, 과학기술정보통신부 등 중앙정부와 지방자치단체 정책 자문, 라오스 국립의대병원 운영 컨설팅, 엘살바도르 보건전문인력 디지털전환 역량 강화 등 개발도상국을 위한 공적개발원조(ODA) 사업에 활발히 참여하고 있다. 주요 저역서로 《파괴적 의료혁신》(2010), 《대학생과 실무자를 위한 의료경영론》(2010), 《국제의료관광(상)》(2014), 《국제의료관광(하)》(2015) 등이 있다.

인공지능, 의료와 공중보건의 미래를 만들다

01 인공지능과 공중보건의 만남
02 데이터 기반 공중보건: AI의 활용
03 AI를 활용한 질병 예측과 예방
04 AI가 바꾸는 진단 프로세스
05 인공지능과 전자건강기록
06 생성형 AI와 공중보건
07 공중보건 정책과 전략에 AI 접목하기
08 인공지능과 의료 데이터 보안
09 윤리적 고민과 AI 기술의 한계
10 인공지능이 이끄는 의료 혁신의 미래

AI는 이미 의료 현장에서 다양한 방식으로 활용되며 그 영향력을 입증하고 있다. AI 기술은 의사의 골절 진단 정확도를 높이고, 환자 분류(triage)를 지원하며, 질병의 초기 징후를 감지하는 데 기여하고 있다. 예를 들어 뇌졸중 환자의 뇌 스캔 해석에서 AI는 전문가보다 두 배 더 정확한 결과를 보여 주었으며, 응급실 의사가 놓칠 수 있는 골절(최대 10%의 경우)을 AI가 초기 X-레이 스캔에서 감지하여 불필요한 검사를 줄이고 진단 오류를 예방하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 AI는 1000가지 이상의 질병에 대한 초기 징후를 감지할 수 있는 능력을 보여 주며, 이는 질병의 조기 진단 및 예방에 중요한 역할을 한다.
－01_“인공지능과 공중보건의 만남” 중에서

AI는 SNS 활동, 모바일 데이터, 여행 패턴, 기후 데이터 등 다양한 데이터 소스를 통합 분석하여 발병을 예측하고 모니터링한다. 블루도트(BlueDot)와 같은 플랫폼은 COVID-19 발생 이전에도 발병 징후를 감지하는 데 성공하며 AI의 선제적 감시 능력을 입증했다. AI 기반 역학 모델링은 미래의 발병 대비에 중요한 역할을 할 수 있으며, 원숭이 두창(Mpox) 발병 사례에서 그 잠재력이 논의되었다. 이러한 기술은 공중보건 관계자들이 잠재적인 위협을 조기에 감지하고, 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있도록 지원한다. 가령, 질병관리청은 하수 기반 감시를 통해 지역적 특성, 기온 및 해수 온도 변화 등 환경적 요인을 고려한 감염병 예측 기반을 마련하고 있다. 이는 전통적인 감시 시스템의 한계를 보완하여 조기 경보 시스템의 효율성을 높인다.
－03_“AI를 활용한 질병 예측과 예방” 중에서

공중보건 정책 분야에서 생성형 AI는 복잡한 정책 결정 과정을 혁신적으로 지원한다. 전통적인 정책 수립 방식이 과거 데이터와 전문가 경험에 크게 의존했던 것과 달리, 생성형 AI는 방대한 실시간 데이터와 시뮬레이션 기능을 활용해 다양한 정책 시나리오의 잠재적 결과를 예측할 수 있다. 이는 정책의 품질, 안정성, 유지 보수, 에너지 효율성 및 수율에 대한 개선 사항을 파악하는 데 활용될 수 있으며, 공중보건 정책의 신속한 평가와 수정, 효과 예측에 기여하고 있다.
－06_“생성형 AI와 공중보건” 중에서

AI 의료 기술은 발전하고 있지만, 여전히 여러 기술적 한계를 가지고 있다. 데이터 부족 및 품질 문제는 AI 모델의 성능을 저해하는 주요 요인이다. AI, 특히 딥러닝 모델은 방대한 양의 고품질 데이터를 필요로 하는데, 의료 분야에서는 민감한 개인정보 특성상 데이터 수집 및 공유에 제약이 많다. 또한 데이터의 비표준화, 호환성 문제, 그리고 특정 인구 집단에 대한 데이터 부족은 AI 모델의 정확성과 일반화 능력을 떨어뜨릴 수 있다.
－09_“윤리적 고민과 AI 기술의 한계” 중에서