AI 기본의료 소위원회

AI로 여는 대한민국
보건의료의 새로운 지평

국가인공지능전략위원회 산하 AI기본의료 소위원회는 복지부·과기부 공동 주관 아래 AI 행동계획 과제 90 「AI 기본의료의 구현」을 전담한다. 의료 현장과 정책·데이터·산업을 잇는 실행 거점으로서, 건강 형평성 · 건보 재정 지속가능성 · 바이오헬스 혁신을 관통하는 구조 재설계를 설계·감리한다.
MANDATE · 2026–2028
AI 행동계획 과제 90
정책축 III 전략분야 11 아래 위치한 국가 전략 과제. 2026년 2분기까지 기본방향 수립, 2026년 4분기 AI 공동진료·응급의료 자원연계 착수, 2028년까지 예측·협진·감염병 AI 통합 배치.
SCROLL
01 · MANDATE

전략위가 TF에 부여한
공식 임무와 과제

AI 행동계획 과제 90의 세부 정책 권고사항은 사회분과 1건 · 데이터분과 2건으로 구성되며, TF는 이 세 축의 이행 계획 수립·점검·자문을 통합적으로 수행한다.

기본의료 TF 구성·운영 방안 (안) · 미션

AI 액션플랜 보건의료 의제의 전담 이행 거점

  • AI 액션플랜에서 보건의료 AI와 관련된 항목에 대한 구체적 계획 수립·점검·자문 등 제반 전략위 역할 수행
  • 기존 사회·데이터 분과에서 다뤄왔던 AI기본의료·보건의료 AI 고도화 등 관련 주요 아젠다의 전담 후속조치 및 예산기획 지원
A · 사회 분과

AI 기본의료의 구현

고령화·만성질환 증가·지역 의료인력 불균형으로 의료체계 구조적 부담이 가중되며, 응급·감염병 대응에서도 신속성·예측성의 한계가 지속. AI는 진단·예측·중증도 판단에서 의료 현장 부담을 줄이고 접근성 격차를 완화할 핵심 도구이나, 데이터 품질·신뢰성 기준과 의료인 해석·검증 역량 확보가 병행되어야 한다.

정책 권고사항 · 보건복지부
  • '26 Q4지역 간 의료 접근 격차 해소를 위한 AI 공동진료·응급의료 연계 시스템 구축 방안 마련 → '28 Q4실시간 대응이 가능한 AI 예측·중증도 분류 체계 마련 및 실증
  • '27 Q2의료 인력 부족 지역 진료공백 해소를 위한 원격 협진 지원 시스템 구축 → '28 ~AI 솔루션 단계적 도입·AI 기반 원격 협진 서비스 활성화
  • '28 Q1감염병 데이터 통합 분석 AI 감염병 예측 체계 완성 · 국가 건강 조사 데이터 활용 AI 건강 정보 제공 체계 구축
  • '26 Q4의료데이터 품질 인증 · AI 신뢰성·투명성 평가 방안 마련 → '27 Q1 ~의료종사자 AI 윤리·활용 교육 지원 및 임상 해석·검증 역량 강화
B · 데이터 분과

보건의료 특화
파운데이션 모델 개발

보건의료는 진단·치료를 넘어 건강관리·예방·사후관리까지 국가 의료체계와 사회문화적 특성을 반영하는 광범위 분야. 대한민국 독자 파운데이션 모델 기반의 보건의료 FM 확보는 산업적 차원을 넘어 국가 보건의료 시스템 안정 운영과 AI기본의료 실현에 필수 사안이다.

정책 권고사항 · 보건복지부
  • '26 Q1과기정통부에서 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델에 기반한 보건의료 특화 파운데이션 모델 개발 계획 수립
C · 데이터 분과

AI 고도화 · AX 전환
학습데이터 확충

보건의료 데이터는 민감성·다양성·소유권의 복잡성으로 제공·활용이 분절적으로 이루어져 왔다. 특히 민간 병의원 비중이 높아 공공데이터 결합이 어렵고, 특화 FM 기술개발을 대비하려면 시계열 진료데이터·공공데이터·개인 유래 건강 데이터의 결합 확보 방안 수립이 시급하다.

정책 권고사항
  • ▸ 보건복지부'26 Q2AI/AX 학습용 다기관 의료데이터 확보공공·민간 의료데이터 결합 활용 방안 마련
  • ▸ 국방부'26 Q2군 보유 의료데이터 통합·활용 방안AI/AX 시범사업 계획 마련 (복지부 협력)
  • ▸ 과기정통부'26 Q1국가데이터 통합플랫폼 ↔ 보건의료 빅데이터 플랫폼 연계·협력 방안 마련
세부 실행계획 보기 ▾

복지부 세부 방안

  • A. 다기관 의료데이터 확보 — 데이터 중심병원 등 기존 빅데이터 구축사업 활용 방안 포함 대규모 연계사업안, 표준화 로드맵, 통합 IRB/DRB 운영, 클라우드·개인정보 보호
  • A-iii. 과기정통부 의료데이터 스페이스 사업과 중복 검토·공동 추진
  • A-iv. 의무기록 보관 연한 규정 수정/폐지 방안
  • B. 데이터 결합 — 공공·민간 병원·개인 유래 건강 데이터 연계 (국가 암 등록 등 공공 레지스트리 포함), 재식별 위험 대책
  • C. 사망자 의료데이터 — 민간병원 수집·활용, 국가 공공 사망자료와의 결합
  • D. 가치평가·보상 — 데이터 처리자(민간병원·공공기관) 보상 및 환자 공익적 환류

국방부 세부 방안

  • A. 군 병원 의료데이터 통합·활용 방안 (AI 솔루션 개발)
  • B. AI/AX 기반 군 의료 개선 시범사업 계획

과기정통부 세부 방안

  • A. 국가통합플랫폼에 보건의료 공공·민감 데이터 소재정보 연계 (복지부 보건의료빅데이터 플랫폼과)
  • B. 기존 NIA 사업 등으로 확보한 의료데이터 활용 방안
  • C. 의료데이터 스페이스 사업 ↔ 데이터 중심병원 사업 협력·역할 분담
02 · VISION

세 개의 핵심 가치
한 개의 의료 체계를 떠받친다

VALUE · 01

건강 형평성

도·농, 소득, 질환 계층 간 의료 접근 격차를 해소한다. AI 분류·협진·원격 솔루션으로 필수의료를 전국 어느 지역에서도 품질 편차 없이 누릴 수 있게 한다.

Equity across all tiers
VALUE · 02

건보 재정 지속가능성

만성질환에 연간 83조 원이 소요되는 건강보험 지출 구조를 예측·예방·자가관리 AI로 재편한다. 불필요한 입원·검사·중복처방을 억제하고 일차의료 단계에서의 조기 개입을 강화한다.

₩83T annual chronic-disease cost
VALUE · 03

바이오헬스 혁신성

의료 AI 기기·신약·디지털 치료제 산업의 국산화와 글로벌 경쟁력을 추진한다. Vertical AI, 지역 혁신 생태계, 규제 샌드박스로 국내 기업의 임상 현장 접근을 가속한다.

Biohealth AI-native industry
03 · PRINCIPLES

기술이 아니라 구조
재설계한다

토종 AI 모델 없이 한국 의료 혁신은 불가능하다.

서준범 TF Lead · 대한의료인공지능학회 초대 회장

기술 중심 전환이 아닌 구조 중심 재설계가 필요하다.

KHIDI Perspective Vol. 5 No. 2 · 2025-12
04 · COMMITTEE

의료 · 데이터 · 산업의
교차 지점에 결집한 전문가들

과학분과장 · 총괄
석차옥
서울대학교 / 교수
소그룹 리더
서준범
대한의료인공지능학회 창립회장 / 국가인공지능전략위원회 · AI기본의료 소그룹 리더 / 서울아산병원 영상의학과
간사
신수용
카카오헬스케어 / 선행기술연구소장
과학분과 위원 · 3인
예종철
KAIST 김재철AI대학원 / 교수
이훈상
라이트재단 / 전략기획이사
차원철
삼성서울병원 / 데이터혁신센터장
AI기본의료 소그룹 자문위원 · 4인
김진석
서울여대 / 교수
박건희
평창군보건의료원 / 원장
유한주
네이버클라우드 / 그룹장
정세영
분당서울대병원 / 정보화실장
타 분과 연계 위원 · 4인
사회분과
김정남
KAIST 미래전략대학원 / 석좌교수
공공AX분과
박성필
KAIST 미래전략대학원 / 교수
글로벌분과
전종홍
ETRI / 책임연구원
글로벌분과
홍헬렌
서울여대 / 교수
지원단 · 국가인공지능전략위원회
송상훈 지원단장
국가인공지능전략위원회 지원단
김상진 정책기획국장
국가인공지능전략위원회 지원단
유경태 규제혁신팀장
국가인공지능전략위원회 지원단

* 명단 출처 · 국가인공지능전략위원회 과학분과 AI기본의료 소그룹 공식 구성안

05 · ACTIVITY

17차 정례회의
5개월의 집중 검토

2025년 12월 첫 정례회의부터 2026년 4월 소그룹 전환까지 — AI기본의료 TF는 관계부처 사업 검토, FM 세미나, 공공기관 간담회, 액션플랜 이행점검을 수행.

17
정례회의
6
부처 검토
14
27년 신규사업 검토
6개월
활동 기간
정례회의
세미나 · 간담회
마일스톤
네트워킹
2025년 11월
11월 11일
텔레그램 그룹 개설 · 위원 자기소개 마일스톤
서준범 리더 주도로 AI기본의료 TF 사전 소통 채널 개설. 전체 위원 14인 자기소개 완료. 11월 말 AI 행동계획 대통령 발표 후 본격 활동 예고.
11월 24일
제1차 킥오프 회의 회의
  • 서울스퀘어 16층 AI전략위 회의실, 임문영 부위원장·지원단장 참석
  • AI 기본의료 TF 미션·운영방안 논의, 정기회의 매주 화요일 07:30 확정
  • 건보 데이터 공개 관련 양대노총 반대 현황 공유 (신수용)
12월 2일
부처 서면보고 요청 · 사전 검토 개시 마일스톤
  • 복지부·과기부·산업부에 지역필수의료 AI 연혁·현황·계획 서면보고 요청
  • 의료데이터스페이스(Mayo 프로젝트) 명칭·예산 이슈 논의
  • "부처간 경쟁으로 공유 못하는 상황, 이번에 꼭 고칠 것" (서준범)
12월 8일
제2차 정례회의 자료 배포 · 사전 의견 수렴 회의
  • 복지부·과기부 발표자료 사전 배포, 위원 서면 의견 수렴
  • 정세영: 1차의료 강화를 위한 PHM 플랫폼·의료-돌봄 데이터 연계 필수 의견
  • 김진석: 의료-돌봄 통합적 접근 부재 우려, AI와 DX 경계 모호성 지적
2025년 12월
12월 9일
제2차 정례회의 후속 논의 회의
  • AX/DX 동시 추진, 지역·필수·공공의료(지필공)에서 출발 → FM 기반 구축 방향 합의
  • 의료특화 FM: pretraining부터 국내 기업 모델 중심, 복수 모델 가능 (복지부 방침)
  • 1차 의료 AI 강화 — 원격의료에 국한하지 말고 진료역량 강화로 확대 (정세영 제안)
12월 23일
제3차 정례회의 회의
  • 산업부 대면보고, 복지부/과기부/산업부 관계부처 종합검토
  • 박건희 위원 발표: 의료 취약지 1차 의료 활성화를 위한 스마트헬스 적용 경험
  • "AI-Ready 기본의료시스템" 컨셉 제안 (차원철) — "AX가 안 되는 것은 DX가 안 되서"
2026년 1월
1월 6일
제4차 정례회의 회의
  • 26년 AI기본의료 관련 점검필요 사업 검토 개시
  • AI 행동계획(안) 의견수렴 검토 — 대국민의견 3건 + 부처의견 2건
  • 고은실 실장 세미나 발표
1월 8일
부처 사업 검토 스프린트 배정 마일스톤
위원별 검토 일정 확정 — 차원철(1/13), 신수용(1/13), 예종철(1/20), 서준범(1/26), 전종홍(추가 배정)
1월 13일
제5차 정례회의 회의
  • 과기부 2개 사업 보고: 강원 의료AX 실증 허브, 디지털헬스케어 AI융합교육 허브
  • 의료AI데이터센터 관련 참고자료 검토
1월 20일
제6차 정례회의 회의
  • 산업부 4개 세부사업 보고: 헬스케어 멀티모달 AI플랫폼, AI융합 에스테틱 의료기기, Physical AI 의료로봇, 바이오메디컬 AI 상용화
1월 26일
제7차 정례회의 회의
  • 복지부/식약처 사업 보고: 국가통합바이오빅데이터 R&D, AI응용제품 신속상용화 지원
  • 2~3월 향후 일정 확정 (보건의료 FM 세미나, 공공기관 간담회, 부처 진도점검 등)
2026년 2월
2월 3일
제8차 — 보건의료 FM 세미나 세미나
  • 예종철: FM 국제동향 발표 / 유한주(네이버): 지필공 적용 기술 발표
  • 복지부 박정환 과장 참석, FHIR 기반 데이터 표준 논의
  • 공개 세미나 형태로 진행
2월 13일
제9차 — 복지부/과기부 공동 AI기본의료 전략 수립 회의
  • 복지부 AI기본의료 전략, 과기부 'AI특화병원 네트워크' 구축(안) 보고
  • 양 부처 전략을 통합 조율하는 프레임 논의
2월 24일
제10차 — 보건의료 공공기관 AI 전략 간담회 간담회
  • 심평원, 건강보험공단, 국립암센터, 질병관리청 — 기관별 AI 장단기 계획 발표
  • 행동계획 연계 데이터 공개방안, 공공/민간 데이터 결합 활용방안 논의
2월 25일
AI 행동계획 대시보드 구축 마일스톤
전종홍 위원 — agentic AI로 비공식 행동계획 대시보드 1시간 만에 제작·공유
2026년 3월
3월 3일
제11차 — 식약처 AX 전략 + 글로벌헬스 세미나 세미나
  • 식약처 AX 전략 보고
  • 이훈상 위원: 의료AI 글로벌헬스 전망 세미나
3월 10일
제12차 — 복지부 소관 정책권고 이행현황 1차 점검 회의
  • 복지부 소관 AI 행동계획 정책권고사항 진행현황 보고
  • ODA 연계 보건의료 AI 논의 — 총리실/외교부/KOICA 협업 현황 공유
3월 11일
TF 활동 기반 학술논문 출간 마일스톤
정세영·차지호 의원·서울대 박상민 교수 공저 — 대한의학회지 게재 (TF 활동 관련 내용)
3월 17일
제13차 — 과기정통부 소관 정책권고 이행현황 점검 회의
과기정통부 소관 정책권고사항 이행현황 보고, 데이터스페이스 사업 충돌/중복 이슈 논의
3월 25일
TF → 소그룹 조직 개편 마일스톤
  • AI전략위 전체 조직개편 — 과학분과 내 AI기본의료 '소그룹'으로 정식 전환
  • 향후 회의일정 재편, 사회분과와 연석회의 체계 수립
3월 31일
제14차 — TF 마지막 정례회의 회의
  • 복지부 소관 정책권고사항 이행현황 2차 점검
  • 4/21 사회분과 연석회의(09:30) 확정
2026년 4월
4월 7일
소그룹 제1차 — 국방부 점검 + HIMSS 국제동향 간담회 간담회
  • 국방부 소관 정책권고사항 이행현황 점검
  • HIMSS 보건의료 AI 국제 동향 간담회 (영어 발표)
4월 14일
소그룹 제2차 — KMDF·KHIS 보고 회의
  • 범부처의료기기연구개발사업단(KMDF), 한국보건의료정보원(KHIS) 보고
  • 액션플랜 이행점검 검토목록 배포, 위원별 검토의견 취합
4월 15일
27년 신규 AI사업 14개 검토 배정 마일스톤
  • 질병청·산업부 제출 27년 신규 R&D 사업 14개에 대한 위원별 검토 배정
  • 전종홍 위원: 신규사업-기존사업 간 중복검토 특별 배정 (대시보드 활용)
4월 21일 (금일 진행)
소그룹 제3차 정례회의 + 사회분과 합동회의 회의
  • 07:30~09:00 소그룹 제3차 정례회의 — '27년도 신규 AI사업(R&D) 검토 (질병관리청, 산업통상자원부)
  • 09:30~11:00 사회분과-AI기본의료 합동회의
    • AI복지 돌봄 혁신 계획 수립 관련 추진상황 보고
    • 만성질환 대응 AX 추진현황 및 향후 과제 보고
  • 장소: 서울스퀘어 16층 AI전략위 3~5회의실 (서울 중구 한강대로 416)
  • ※ 회의록은 진행 후 업데이트 예정
06 · GOVERNANCE

TF가 논의해온
정부 · 공공 유관기관

AI 기본의료 과제와 관련해 TF가 보고·간담·검토를 진행한 주요 논의기관들.

Tier 1 중앙행정기관 · 부처 정책 수립 · 과제 주관 · 예산
LEAD · 주관
보건복지부
Ministry of Health and Welfare
AI 기본의료 · FM · 학습데이터
CO-LEAD · 공동
과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
독자 FM · 국가데이터 통합플랫폼
PART · 참여
산업통상자원부
Ministry of Trade, Industry & Energy
AI 의료기기 · 바이오메디컬 상용화
PART · 참여
국방부
Ministry of National Defense
군 의료데이터 · AI/AX 시범
PART · 참여
질병관리청
Korea Disease Control & Prevention Agency
AI 감염병 예측 · 공중보건 데이터
Tier 2 집행 공공기관 · 전문기관 R&D · 데이터 표준 · 사업 운영
EXEC · 데이터 표준
KHIS
한국보건의료정보원
↳ 보건복지부 산하
EXEC · R&D 산업
KHIDI
한국보건산업진흥원
↳ 보건복지부 산하
EXEC · 의료기기
KMDF
범부처 의료기기 R&D 사업단
↳ 복지부·과기부·산업부·식약처
EXEC · 데이터 인프라
NIA
한국지능정보사회진흥원
↳ 과학기술정보통신부 산하
EXEC · 암 데이터·연구
NCC
국립암센터
↳ 보건복지부 산하
Tier 3 규제 · 평가 · 재정 기관 인허가 · 급여 · 재정 모니터링
OVERSIGHT · 인허가
식품의약품안전처
MFDS · Ministry of Food and Drug Safety
AI 의료기기 인허가 · SaMD
OVERSIGHT · 급여
건강보험심사평가원
HIRA · Health Insurance Review & Assessment Service
AI 수가·급여 평가
OVERSIGHT · 재정
국민건강보험공단
NHIS · National Health Insurance Service
건보 재정 모니터링·영향 분석