▲ AI 헬스케어가 가져올 혁신과 윤리적 딜레마 [사진=게티이미지]
AI 의사에게 생명을 맡겨도 될까? 이 질문은 이제 더 이상 먼 미래의 상상이 아니다. 이미 수많은 병원에서 ‘AI가 진단한 암세포’나 ‘AI가 예측한 질병 위험’ 보고서가 환자에게 전달된다. 내가 모르는 사이, 내 몸의 작은 변화까지 읽어내는 스마트 워치와 병원의 AI 시스템이 내 건강의 운명을 결정하는 핵심 도구가 되고 있다.
인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 논리적으로 가장 효율적인 결론을 내리며, 헬스케어의 최전선에 선다. 과거의 헬스케어가 질병 발생 후 대응하는 ‘사후약방문’식이었다면, 미래의 헬스케어는 질병 발생 전에 예측하고 개인의 삶에 맞추는 ‘초개인화된 선제적 관리’로 나아간다.
이 모든 혁신은 오래 사는 것을 넘어 건강하게 사는 것이라는 시대의 화두에 대한 해답처럼 보인다.
이 혁명적인 변화의 중심에는 AI와 뇌과학의 융합이 자리한다. AI는 단순한 진단 보조 도구를 넘어, 인간의 가장 복잡하고 신비로운 영역인 뇌의 비밀을 해독하며 헬스케어의 방향을 근본적으로 바꾸는 방향으로 나아가고 있다.
특히 뇌과학 분야의 최신 연구를 바탕으로 환자의 고유한 생체 데이터를 깊이 있게 이해하고, 가장 적합하고 정밀한 치료법을 설계하는 단계를 목표로 한다.
AI 헬스케어의 핵심은 ‘예측’과 ‘정밀 타겟팅’
AI와 뇌과학의 결합이 가져온 가장 큰 변화는 바로 미지의 영역이던 뇌 기능을 ‘수치화’하고 ‘예측’할 수 있게 되었다는 점이다. 뇌의 구조와 기능은 지문처럼 모두 다름에도 우리는 오랫동안 표준화된 방식으로 뇌 질환을 치료해왔다. 이로 인해 어떤 환자에게는 효과가 나타나지만, 어떤 환자는 시간만 낭비하기도 했다.
하지만 이제 AI는 개인의 MRI, 뇌파(EEG), 유전체 정보 등 방대한 데이터를 통합 분석해 나만의 ‘뇌 디지털 트윈(Digital Twin)'을 구축하고 있다.
이 가상 뇌 모델 속에서 AI는 질병의 진행 경로를 시뮬레이션하고, 치료가 목표로 하는 깊은 신경망까지 효율적으로 도달할 수 있는 최적의 자극 위치와 강도를 밀리미터 단위로 계산할 수 있다.
최근 국내 바이오헬스 산업의 미래를 조망하는 <2025 헬스케어 이노베이션 포럼>에서 ‘AI와 첨단재생, 헬스케어의 경계를 넘다’를 대주제로 삼았듯이, AI는 뇌과학을 넘어 세포·유전자 치료와 같은 첨단 재생 바이오 기술과 융합하며 의료의 미래 지형을 재설정하고 있다.
AI는 MRI, 뇌파, 유전체 정보 등 수백만 개의 고유 데이터를 분석하여 환자 개인의 뇌 구조, 신경망 연결 패턴, 그리고 노화 속도까지 완벽하게 모방하는 가상의 뇌 복제본을 만들어낸다. 이 디지털 트윈 기술은 실제와 똑같은 가상 모델을 구현하여 수많은 모의시험을 가능하게 하며, 질병 치료의 혁명을 예고한다.
뇌과학 스타트업 엘비스LVIS)가 개발한 AI 플랫폼 ‘뉴로매치NeuroMatch’는 AI 딥러닝을 기반으로 뇌의 신경 회로가 어떻게 잘못 작동하는지를 분석하는 데 초점을 맞추고 있다.[1] 이진형 교수가 창업한 뇌과학 스타트업 엘비스는 광유전학(Optogenetics)과 기능성자기공명영상(fMRI) 기술을 융합하여 뇌 활동을 비침습적으로 측정하고, 뇌전증, 치매, 파킨슨병과 같은 뇌 질환의 조기 진단 및 최적화된 치료법을 제시한다.
알츠하이머병의 경우에도 AI는 복합 데이터를 융합 분석하여 환자별 질병 진행 궤적을 놀랍도록 정확하게 예측하며 진단 수준을 높이고 있다.[2]
첨단 재생의료는 손상된 신체 조직이나 기능을 세포·유전자 치료제(CAR-T, 줄기세포 치료제 등)로 대체하거나 회복시키는 미래 의학의 핵심이다. AI는 이 분야에서 치료 효율을 극대화한다. AI와 양자컴퓨팅 기술의 결합은 수억 개의 화합물 데이터를 분석하여 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주며[3], 난치병 극복을 위한 새로운 패러다임을 제시한다.
발병 전조나 초기 단계의 위험도 예측이 의사보다 정확하다
AI는 인간의 인지 능력을 뛰어넘는 ‘촉’과 ‘눈’을 통해 초정밀한 진단과 치료를 구현한다. 또한 임상 활용을 넘어 질병 진단과 수술 로봇 분야에서 맹활약하고 있다.
AI는 단순한 영상 판독을 넘어 인간의 눈으로는 감지할 수 없는 미세한 패턴과 생체 지표 변화를 포착해낸다. 예를 들어, 뇌 영상 데이터에서 정상과 질병 초기 단계를 경계 짓는 수만 개의 미세 특징을 학습하고, 이를 통해 뇌졸중 발병 전조나 치매의 극초기 단계 위험도를 인간 의사보다 훨씬 높은 정확도로 예측하는 것이다.
대한민국의 AI 헬스케어 시장은 세계적으로 앞선 수준이다. 2023년부터 2030년까지 한국의 AI 헬스케어 시장 연평균 성장률은 50.8퍼센트로, 글로벌 평균(41.8퍼센트)과 아시아 평균(47.9퍼센트)을 읏돌 것으로 전망되고 있다.[4]
국내 기업들은 이미 AI 기반 의료 영상 분석 디바이스를 개발하여 뼈 나이를 진단하거나, 입원 환자의 활력 징후를 분석해 심정지 위험도를 예측하는 등 실질적인 성과를 내고 있다.
정부의 ‘디지털 의료제품법’ 시행(2025년 1월)과 ‘인공지능 기본법(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법)’ 제정(2026년 1월 시행 예정) 또한 AI 의료 산업의 혁신을 지원하는 동시에 안전성과 신뢰성을 높이는 제도적 기반을 마련하고 있다.
AI를 전 세계 의료 시스템에 배치할 경우 연간 의료비를 획기적으로 절감(미국 의료 지출의 5~10퍼센트 수준) 할 수 있다는 보고서도 발표되었는데, 이는 연간 수백억 달러에 달하는 규모이다.[5] 뇌전증이나 뇌종양 수술 로봇에 AI를 탑재해 수술 편의성과 정확도를 높이고, 환자의 회복 속도를 올리는 것은 이미 현실로 다가와 있다.
디지털 치료제와 브레인트레이닝의 융합
AI 헬스케어의 가장 혁신적인 변화 중 하나는 ‘디지털 치료제(DTx)’의 등장이다. 이는 약물이나 주사 없이 소프트웨어, 즉 앱이나 프로그램을 통해 질병을 치료하는 새로운 개념이다. 특히 AI 기반의 DTx는 뇌파(EEG), 맥파, 심박변이도(HRV) 등 실시간으로 수집되는 생체 신호를 분석하는 바이오피드백 기술을 적극 활용한다.
AI는 이 생체신호 분석을 통해 환자의 멘탈 상태와 뇌 기능 변화를 정확히 파악하고, 개인 맞춤형 명상, 수면 유도 사운드, 인지 훈련 프로그램을 제공하여 우울증, 불면증, ADHD 등 정신건강 분야에서 치료 효과를 끌어올리고 있다.
최근 한국뇌연구원 허향숙 단장 연구팀이 국제학술지 《Medicinal Research Review》에 발표한 리뷰 논문은 디지털 치료제가 치매와 파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환 환자의 인지 및 운동 능력 개선과 생활 기능 회복에 효과가 있음을 보여주었다.[6]
이 연구팀은 DTx를 약물치료와 병행할 경우, 약물은 병의 원인을 억제하고 DTx는 신경 가소성 변화를 유도해 뇌 기능 회복을 촉진함으로써 시너지 효과를 낼 수 있다고 전망했다. 또한, 환자의 체감에만 의존하지 않고 뇌파나 기능적 근적외선 분광기법(fNIRS)과 같은 신경생리학적 바이오마커를 통해 치료 효과를 객관적으로 측정하려는 최신 경향에도 주목하고 있다.
이러한 디지털 헬스케어 시대에 브레인트레이너의 역할이 더욱 부상하고 있다. 브레인트레이너는 교육부 국가공인 자격을 취득한 전문가로서, 의료 행위자가 아닌 뇌 기능 향상을 위한 교육 및 훈련을 전문적으로 수행한다.
이들은 AI가 분석한 데이터를 바탕으로 환자의 인지 기능 및 심리상태를 면밀히 관찰하고, 훈련의 동기를 부여하며, 뇌 훈련 프로그램을 효과적으로 지도하여 뇌 기능 정상화를 돕는 교육 전문가이자 중재자 역할을 수행한다.
개인 맞춤형 뇌 자극 치료의 정밀화
우울증, 뇌졸중, 간질 등 다양한 뇌 질환 치료에 사용되는 비침습적 뇌 자극 치료(tDCS 등)는 환자마다 뇌의 형태와 구조가 다르기 때문에 그 효과가 크게 달랐다.
이 문제를 해결하기 위해 AI가 핵심적인 역할을 수행한다. AI는 환자 개인의 MRI 데이터를 학습해 뇌 모양부터 뇌 주름까지 3D로 구현한다. 이를 바탕으로 수백만 번의 컴퓨터 시뮬레이션을 거쳐 전류 흐름을 예측하고, 두피 표면의 어느 지점에 어떤 강도로 자극해야 목표로 하는 뇌 심부 신경망에 가장 효율적으로 도달하는지 계산한다.
이러한 AI 기반 정밀 타겟팅은 치료 효과를 극대화할 최적의 자극 위치와 강도를 계산하여 개인 맞춤형 치료가 가능하다. AI는 또한 휴지기 fMRI 데이터를 분석해 환자의 기능적 연결성 지도(Connectome)를 파악하고, 비정상적인 신경 회로망을 재조정하는 데 가장 효과적인 자극 파라미터를 결정한다.
실제로 AI 기반 맞춤형 뇌 신경조절치료를 적용할 경우, 뇌로 전달되는 자극이 기존 표준 방식 대비 20퍼센트 상승하여 치료 효과를 높이는 것으로 확인되었다.[7]
또한, 최근 연구는 AI가 뇌파 데이터를 실시간으로 분석하여 환자의 뇌 상태에 맞춰 자극 강도를 즉각 조절하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 뇌 자극 시스템 개발을 가속화하며 치료의 정밀도를 혁신적으로 높이고 있다.
AI 헬스케어의 목표는 사람 중심의 의료를 실현하는 것
AI는 방대한 데이터를 분석하고 논리적으로 가장 효율적인 결론을 내린다. 하지만, AI의 ‘이성’만으로 해결할 수 없는 영역이 헬스케어의 핵심에 존재한다. 그것은 윤리적 가치 판단과 감성적 공감이다.
AI는 최고 수준의 의학적 정보를 제공하지만 생명과 직결된 중요한 결정, 즉 치료의 중단 시점이나 한정된 의료 자원의 분배 등에 대해서는 최종 판단을 내릴 수 없다. AI는 인간의 고통, 삶의 질, 존엄성 같은 비계산적인 감성적 가치를 이해하지 못하기 때문이다.
따라서 AI의 진단이나 처방이 최적의 효율을 제시하더라도 환자와 가족의 심리적, 사회적 상황을 고려하여 최종적인 윤리적 책임을 지는 주체는 반드시 인간이어야 한다.
AI 헬스케어의 발전은 환자의 민감한 개인 데이터(유전체, 뇌파, 의료 기록)의 대량 수집 및 활용을 전제로 한다. 이는 데이터 프라이버시 침해의 위험성을 내포하며, AI 진단 알고리즘이 특정 데이터에 편향될 경우 차별적인 오진을 발생시킬 수 있다.
이러한 문제 해결을 위해 인공지능 윤리의 핵심 원칙인 ‘설명 가능성(XAI, Explainable AI)’이 강조된다. AI가 단순한 진단 결과를 넘어 ‘왜 그런 결론을 내렸는지’에 대한 논리적 근거를 명확히 제시해야 의료진과 환자가 결과를 신뢰하고 수용할 수 있기 때문이다.
또한 ‘책임 원칙(Accountability)’을 확립하여 AI 오진으로 인해 발생한 의료 사고에 대해 최종적으로 누가 책임을 질 것인지에 대한 법적, 제도적 기준을 마련하는 것도 시급한 과제다. 의료 시스템의 공정성과 형평성을 확보하기 위해 AI 알고리즘의 투명성 확보 및 데이터 활용에 대한 엄격한 윤리 지침이 마련되어야 한다.
AI의 주식은 사람의 생각과 말, 의료 데이터이다. AI는 이를 학습하여 가장 그럴듯한 답을 예측하는 알고리즘일 뿐이다. 따라서 학습 데이터가 편향되거나 올바르지 않으면 잘못된 결과를 도출하게 되고, 이는 환자의 생명 및 사회적 불평등이라는 심각한 문제로 이어진다.
의료 AI 개발자와 사용자 모두가 환자의 안전과 사회 전체에 대한 강한 책임 의식을 가질 때, 인공지능은 비로소 더 나은 세상을 만드는 기술로 성숙하고 발전할 수 있을 것이다.
궁극적으로 AI는 최고 수준의 계산과 정보를 제공하고, 인간은 그 정보에 감성적 공감과 윤리적 책임감을 더하는 협력 관계가 미래 헬스케어의 핵심이다. AI 기술이 의사를 대체하는 것이 아니라, 질병 예방부터 진단과 치료에 이르는 헬스케어 전반의 안정성을 높임으로써 사람 중심의 의료를 실현하는 것이다.
글_조용환 국가공인 브레인트레이너. 재미있는 뇌 이야기와 마음건강 트레이닝을 소개하는 유튜브 채널 ‘조와여의 뇌 마음건강’을 운영하고 있다.
참고문헌
[1] Lee, J., Durand, R., Gradinaru, V. et al. (2010), “Global and local fMRI signals driven by neurons defined optogenetically by type and wiring”, Nature 465, 788–792 (2010).
[2] Gulsah Hancerliogullari Koksalmis, Bulent Soykan, Laura J. Brattain, Hsin-Hsiung Huang (2025), “Artificial Intelligence for Personalized Prediction of Alzheimer's Disease Progression: A Survey of Methods, Data Challenges, and Future Directions”, arXiv:2504.21189.
[3] 정명희, 권원현 (2021), “신약개발에서의 AI 기술 활용 현황과 미래”, 한국정보통신학회논문지 Vol. 25, No. 12: 1797~1808, Dec. 2021.
[4] 삼정KPMG (2024), “AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환”, 삼정KPMG 보고서 vol.89.2024
[5] Nikhil Sahni, George Stein, Rodney Zemmel, and David M. Cutler(2023), "The Potential Impact of Artificial Intelligence on Healthcare Spending", NBER Working Paper 30857.
[6] 한국뇌연구원 (2025), 디지털 치료제, 치매·파킨슨병에 기능 개선 효과 있어. 보도자료 (2025.07.31)
[7] Yoo YJ, Park HJ, Kim TY, Yoon MJ, Oh HM, Lee YJ, Hong BY, Kim D, Kim TW, Lim SH.(2022), "MRI-Based Personalized Transcranial Direct Current Stimulation to Enhance the Upper Limb Function in Patients with Stroke: Study Protocol for a Double-Blind Randomized Controlled Trial", Brain Sci. 2022 Dec 5;12(12):1673.