요즘 의료AI 얘기가 더 자주 들리죠.
올해는 의료AI 직무교육이 처음 시행되면서 병원 현장에서 작은 변화들이 하나둘 보였어요.
발표 자료들을 살펴보니 기관별 접근이 꽤 달라서 흐름을 정리해보고 싶어졌어요.
목차
올해 의료AI 교육에서 뭐가 달라졌을까
올해 6월 추경으로 신설된 교육사업은 실습 비중이 커서 관심이 높았어요.
아산병원 - 실제 데이터로 LLM 다루기
아산병원은 병원 데이터를 활용해 LLM과 의료 파운데이션 모델을 다루는 프로젝트를 진행했는데요.
실제 업무와 연결된 문제를 정의했다는 점이 눈에 띄었어요.
중앙대 광명병원 - 프롬프톤 방식
중앙대 광명병원은 프롬프톤 방식을 적극 활용했어요.
여러 직군이 함께 아이디어를 내면서 주제가 다양하게 확장됐고, 보험 삭감 예측처럼 현장에서 바로 고민할 만한 주제도 등장했어요.
💡 Tip: 주변 실무자분들에게 들어보니 이런 방식이 훨씬 몰입된다고 하더라고요.
병원별로 접근이 달랐던 이유
삼성서울병원 - 지역 연계 확산형 교육
삼성서울병원은 지역병원과 연계해 확산형 교육 모델을 시도했어요.
병원마다 인프라 상황이 다르다 보니 이런 방식이 지역의료기관의 AI 이해도를 높이는 데 도움이 됐다는 말이 있었어요.
서울대병원 - 인식 변화 조사
서울대병원은 교육 전후로 의료진의 AI 인식 변화를 조사했어요.
인터뷰까지 포함한 분석을 보면 조직 분위기와 준비도가 도입 속도에 얼마나 영향을 주는지 실감이 나더라고요.
이런 조사는 앞으로 더 많은 기관에서도 참고할 만해요.
내년, 2026년 방향은 어떻게 흘러갈까
차관 발표를 보면 내년에는 병원 규모와 여건에 맞춘 맞춤형 AI 교육이 더 강조될 가능성이 있어 보였어요.
올해가 기반을 다지는 해였다면, 내년은 병원별 필요 수준에 맞춰 교육이 조정되는 흐름이 자연스럽게 예상됐어요.
제가 보기엔 두 가지가 특히 중요해질 것 같아요
- 병원별 AI 인프라 격차를 줄일 수 있는 지원
- 교육이 실제 업무 변화까지 이어지도록 돕는 구조
이 부분은 올해 교육생 인터뷰에서도 반복적으로 나온 지점이라 정책 흐름과 현장의 요구가 잘 맞아떨어진 느낌이었어요.
📋 2025 의료AI 교육 핵심 요약
병원 교육 방식 특징
아산병원 LLM·파운데이션 모델 실습 실제 병원 데이터 활용, 업무 연계 문제 정의
중앙대 광명병원 프롬프톤 다직군 협업, 현장 밀착 주제 (보험 삭감 예측 등)
삼성서울병원 지역 연계 확산형 지역 의료기관 AI 이해도 향상
서울대병원 인식 변화 조사 교육 전후 인터뷰, 조직 준비도 분석
❓ 자주 묻는 질문
Q1. 의료AI 교육은 누가 받을 수 있나요?
A. 의사, 간호사, 의료기술직 등 병원 내 다양한 직군이 참여할 수 있어요. 2025년에는 주로 대형병원 중심이었지만, 2026년에는 중소병원까지 확대될 가능성이 높아요.
Q2. 실습 위주라는데 어떤 내용을 다루나요?
A. LLM 활용, 의료 파운데이션 모델, 프롬프트 엔지니어링, 보험 삭감 예측 등 실제 업무에 적용 가능한 주제들이 많았어요.
Q3. 지역 병원도 교육 받을 수 있나요?
A. 삼성서울병원처럼 지역 연계 모델이 있었고, 2026년에는 병원 규모별 맞춤형 교육이 확대될 예정이에요.
Q4. 교육 받으면 실제 업무에 바로 적용되나요?
A. 서울대병원 조사 결과를 보면 조직 분위기와 인프라 준비도에 따라 달라요. 교육만으로는 부족하고 병원 차원의 지원이 중요하더라고요.
Q5. 2026년 교육은 어떻게 달라지나요?
A. 병원별 인프라 격차 지원, 실제 업무 변화 연계 구조가 강화될 것으로 보여요.
결국 의료AI 확산은 기술만이 아니라 사람의 이해와 경험에서 시작된다는 생각이 들어요.
실습을 직접 해보면 눈높이가 확 달라지니까요.
내년에는 더 다양한 병원에서 현실적인 AI 활용 사례가 나올 것 같아 기대가 됩니다.
궁금한 점 있으면 댓글로 알려주세요!
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