의료 AI, 다시 설계해야 할 미래

의료 AI의 화려한 성취 뒤에 놓인 데이터 편향, 블랙박스 문제, 임상 검증의 한계, 규제 공백, 개인정보 보호, 공정성 실패, 모델 드리프트와 같은 현실적 쟁점을 냉정하게 짚는다. 또한 연합학습, 거대언어모델, 보건의료 데이터 거버넌스, 프라이버시 강화기술, 퀀텀 기반 의료 AI, AI 바이오와 멀티오믹스, 신뢰가능한 인공지능, One Health까지 의료 AI 생태계 전반을 폭넓게 조망한다. 기술 중심의 AI 논의를 넘어 임상 현장과 환자, 제도와 윤리, 데이터와 사회적 신뢰를 함께 고려해야 한다고 말한다. 의료 AI가 진정으로 사람을 위한 기술이 되기 위해 필요한 것은 더 높은 정확도의 모델만이 아니라, 의료 현장에서 작동 가능한 시스템 전체의 재설계이다.



의료 AI는 정말 의료의 미래가 될 수 있는가?

AlphaFold, 영상 판독 AI, 거대언어모델, 정밀의료 기술은 의료 혁신의 가능성을 보여주고 있지만, 실제 진료 현장에서 환자의 생명을 지키는 데 쓰이는 의료 AI는 아직 많지 않다. 뛰어난 성능을 보인 알고리즘이 왜 병원에서는 충분히 작동하지 못하는가. 이 책은 바로 그 질문에서 출발한다.

『의료 AI, 다시 설계해야 할 미래』는 의료 AI의 화려한 성취 뒤에 놓인 데이터 편향, 블랙박스 문제, 임상 검증의 한계, 규제 공백, 개인정보 보호, 공정성 실패, 모델 드리프트와 같은 현실적 쟁점을 냉정하게 짚는다. 또한 연합학습, 거대언어모델, 보건의료 데이터 거버넌스, 프라이버시 강화기술, 퀀텀 기반 의료 AI, AI 바이오와 멀티오믹스, 신뢰가능한 인공지능, One Health까지 의료 AI 생태계 전반을 폭넓게 조망한다. 이 책은 기술 중심의 AI 논의를 넘어 임상 현장과 환자, 제도와 윤리, 데이터와 사회적 신뢰를 함께 고려해야 한다고 말한다. 의료 AI가 진정으로 사람을 위한 기술이 되기 위해 필요한 것은 더 높은 정확도의 모델만이 아니라, 의료 현장에서 작동 가능한 시스템 전체의 재설계이다.

의료 AI를 연구·개발하는 연구자와 공학자, 진료 현장에서 AI를 마주하는 임상의, 보건의료 정책 입안자, 의료데이터와 디지털헬스 산업 관계자에게 이 책은 의료 AI의 현재를 점검하고 미래를 설계하기 위한 필독서가 될 것이다.