명지전문대·넥스트브릿지, '2025 K-Lab AI 헬스케어 세미나' 성료
중남미 5개국과 AI 정밀의료·디지털 정신건강 협력 논의
공동연구·원격협진 플랫폼 등 국제 컨소시엄 구축 박차
입력 2025.06.10 12:17
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©명지전문대학

명지전문대학(총장 권두승)과 주식회사 넥스트브릿지(대표 손창기)는 지난달 14일, ‘2025 K-Lab AI 헬스케어 세미나’를 한국과 중남미 5개국을 온라인으로 연결해 성료했다.

이번 행사는 인공지능(AI)을 활용한 최신 헬스케어 기술을 중남미에 소개하고, 정밀의료 및 디지털 헬스 혁신 분야에서의 국제 공동연구 기반을 마련하기 위한 전략적 플랫폼으로 기획됐다.

코스타리카, 볼리비아, 에콰도르, 콜롬비아, 온두라스 등 중남미 5개국의 보건부 및 과학기술부 관계자, 국립대학 연구진, 병원 의료진이 참여했으며, ZOOM과 YouTube를 통해 동시 생중계됐다.

행사는 윤영현 교수(명지전문대학 정보통신공학과)와 백재순 교수(명지전문대학 AI빅데이터학과)가 공동으로 기획 및 운영을 맡아, 기술과 정책 양 측면을 아우르는 균형 잡힌 세션으로 호평을 받았다.

개회사를 맡은 윤영현 교수(명지전문대학 정보통신공학과)는 “AI 기반 헬스케어는 단순한 기술 확산을 넘어, 의료 접근성의 형평성을 제고하고, 과학기술을 매개로 한-중남미 간 미래지향적 협력 모델의 시범사례가 될 것”이라며 “K-Lab을 통해 축적된 노하우를 바탕으로, 중남미 현지 수요에 맞춘 헬스케어 협력을 본격화하겠다”고 밝혔다.

이번 세미나는 중남미 파트너 기관들과의 연구 컨소시엄 구축, AI 기반 공공보건 파일럿 프로그램 실증, 국경 간 원격협진 플랫폼 설계 등 협력 확대의 가능성을 확인하는 계기가 됐다.

또 AI의 의료 현장 적용 가능성에 초점을 맞춰 정밀 진단, 정신건강 케어, 영상 분석, 유전체 기반 정밀의료 등 다양한 분야의 최신 기술 동향이 공유됐으며, 발표자들은 AI 기술이 중남미 의료 시스템의 한계를 보완하고, 예방의료부터 공공보건 체계 전반에 걸쳐 실질적인 변화를 이끌 수 있음을 강조했다.


K-Lab, 중남미 디지털 헬스 생태계 조성의 허브로
K-Lab은 정보통신산업진원(원장 박윤규)가 주도하는 ICT 기반 국제개발협력(ODA) 사업으로, 디지털 인재 양성, AI·빅데이터 교육, 현지 맞춤형 기술 실증 등을 통해 개발도상국의 디지털 전환을 촉진하고 있다.

명지전문대학과 넥스트브릿지는 이번 세미나를 계기로 AI보건 분야 중심의 국제협력 포트폴리오를 강화해 나가기 위해, 중남미 여러 국가의 의대 및 공공병원과의 협약을 확대해 나가고 있다.


AI 의료기술의 현주소와 글로벌 적용 가능성 집중 조명
이번 세미나는 기술적 심층성을 바탕으로 임상적 응용 가능성에 초점을 맞춘 발표들로 구성됐다.

박상민 교수(서울대학교 가정의학과 / XAIMED CEO)는 '좋은 의료를 위한 AI: 정확도, 임상적 유용성, 설명 가능성'을 주제로, AI 알고리즘의 의료현장 적용을 위한 윤리적 설계 및 검증 프로토콜을 소개했다. 특히 AI 보조진단이 1차 진료와 커뮤니티 케어 영역에서 어떤 가치를 창출할 수 있는지를 다뤘다.

임창환 교수(한양대학교 바이오메디컬공학과)는 'AI 기반 생체신호 처리 기술을 이용한 디지털 정신건강 케어'를 통해, 뇌파·심박수·스트레스 지수 등 다중 생체신호를 실시간 분석해 정신질환의 조기 예측 및 디지털 치료제로 연결하는 응용 사례를 제시했다.

또 최규성 교수(서울대학교 영상의학과)는 '딥러닝의 임상적 적용: 방사선 영상의 실제 사례'를 발표하며, 흉부 X-ray 및 CT 영상 분석을 통해 AI가 질병 검출 민감도와 진단 정밀도를 어떻게 향상시키는지를 실제 의료데이터 기반으로 설명했다.

윤시중 교수(존스홉킨스대학교 간호대학 / PredictiveAI CSO)는 '멀티오믹스 기반 디지털트윈을 활용한 정밀의료'를 통해, 유전체·단백질체·대사체 등 오믹스 데이터와 AI 기반 예측 모델을 통합한 디지털트윈 기술의 임상 적용 가능성을 소개했다.

이번 발표들은 AI 기술이 △예방의료 △정신건강 △영상진단 △정밀의료 전 영역에 걸쳐 중남미 의료현장의 한계를 보완하고, 국가 차원의 공공보건 시스템에 통합될 수 있는 실행 기반을 제공할 수 있음을 입증했다.

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