건강돌봄 AI 연구센터 출범: 초고령사회 한국이 먼저 푸는 문제와 아시아 확장 전략

핵심 메시지

• 한국의 기대수명은 83.6세, 건강수명은 69.9세로 약 14년을 복합만성질환과 기능 장애 속에서 보낸다.
• 지역사회 의료·돌봄 통합지원 사업이 전국으로 확대되는 등 정책과 재정은 이미 움직였고, 남은 과제는 기술과 연구가 그 안에 어떻게 들어가느냐다.
• 센터는 서울대 6개 단과대 11개 학과 15명 교원과 외부 산업 전문가가 참여하는 다학제 플랫폼으로 구성됐다.
• 인공지능과 고령사회에 대한 전국 인식조사를 2021년부터 세 차례 반복해 국내에서 드문 종단 패널 데이터를 만들었다.
• WHO 서태평양지역사무처와의 협력을 확대해 중기적으로 WHO 협력센터 지정을 목표로 삼고 있다.

쉽게 이해하기

발표자는 서울대 AI연구원 산하 건강돌봄 AI연구센터의 센터장으로, 10분 남짓한 발표에서 남기고 싶은 메시지를 하나로 압축한다. 건강돌봄 AI가 지금 한국 AI 연구가 전략적으로 밀어야 할 의제라는 것, 그리고 센터는 그 일을 혼자가 아니라 함께하기 위해 존재한다는 것이다. 근거는 숫자에서 시작하는데, 한국은 이미 초고령사회에 진입했고 기대수명은 83.6세인 반면 건강수명은 69.9세다. 평균적으로 약 14년을 여러 만성질환과 기능 장애를 안고 살아간다는 뜻이며, 이는 개인의 문제인 동시에 건강보험 재정과 사회의 지속가능성에 걸린 문제이기도 하다.

정책은 이미 앞서 움직였다는 것이 발표의 진단이다. 올해 3월 말부터 지역사회 의료·돌봄 통합지원 사업이 전국에서 시행됐고, 보건복지부의 돌봄 기술 개발 사업과 대통령 직속 저출산고령사회위원회의 권고도 같은 방향을 가리킨다. 그렇다면 남은 문제는 기술과 연구가 그 제도 안으로 어떻게 들어가느냐이고, 센터는 바로 그 자리에 서 있다고 설명한다.

발표자는 이 문제가 한국만의 것이 아니라는 점을 강조한다. 아시아·태평양 30여 개국이 비슷한 속도로 고령화하고 있고, WHO 서태평양지역사무처와 아시아개발은행도 이 의제를 공식 아젠다로 끌어올리고 있다. 그동안 한국 AI 생태계는 북미와 유럽 중심으로 연결돼 아시아 역내 협력이 상대적으로 비어 있었는데, 세계에서 가장 먼저 이 문제를 겪는 한국이 AI 해법을 먼저 실증해 아시아 공통 솔루션으로 확장할 수 있다는 것이 센터가 주목하는 지점이다.

센터는 보건정책, 데이터사이언스, 전기정보공학, 컴퓨터공학, 로봇공학, 노인간호학, 건축학, 사회복지학까지 서울대 6개 단과대 11개 학과 15명의 교원으로 꾸려졌고 외부 산업 전문가도 참여한다. AI 엔지니어만으로도, 정책 전문가만으로도, 현장 데이터만으로도 풀리지 않는 문제를 한 테이블에 모으는 '빅텐트' 플랫폼을 지향한다는 설명이다.

지난해 성과로는 MIT와 공동 개발한 도구로 인공지능과 고령사회에 대한 전국 인식조사를 2021년, 2023년, 2025년 세 차례 수행해 종단 패널을 구축한 일, 해외 연구실과 보행 영상 기반 디지털 바이오마커를 국가 간 교차검증해 한국형 인지허약 예측 모델의 기반을 다진 일, 건강보험과 장기요양보험 빅데이터로 장기요양시설 입소 위험도 평가 모델을 고도화한 일 등이 제시됐다. 올해는 국내 협력, 국제 네트워크, 대형 과제 기획, 민관산학 생태계라는 네 축으로 움직이며, 전국 55만 명의 취약 노인을 관리하는 네트워크를 활용한 실증과 WHO 협력센터 지정을 중기 목표로 삼는다.

주요 인사이트

• '가장 먼저 늙는 나라'라는 조건을 약점이 아니라 실증의 선점 기회로 뒤집는 관점이 이 발표의 축이다. 한국에서 먼저 검증한 돌봄 AI를 아시아 공통 해법으로 내보내겠다는 구상이다.
• 기술보다 제도가 먼저 움직였다는 진단이 눈에 띈다. 통합돌봄 제도와 예산이 이미 굴러가는 상황이라, 연구의 성패는 새로운 모델을 만드는 것보다 그 제도 안에서 근거로 쓰일 수 있느냐에 달려 있다.
• AI 인식조사를 2021년부터 같은 도구로 반복해 시간축으로 추적한 종단 데이터는 국내에서 흔치 않다. 기술 수용도가 시간에 따라 어떻게 변하는지는 돌봄 서비스 설계에서 성능 지표만큼 중요한 정보다.
• 센터가 내건 강점은 특정 알고리즘이 아니라 조합 자체다. 노인간호학과 건축학, 사회복지학이 컴퓨터공학·로봇공학과 같은 테이블에 앉는 구성이 현장 검증 가능한 결과물을 만드는 조건으로 제시된다.
• 건강돌봄은 AI 기술이 사회적 정당성과 현장 검증을 함께 얻을 수 있는 강력한 응용 도메인이라는 것이 발표의 결론이다. 다른 연구센터들에도 실증·정책·국제 레이어로 활용해 달라는 제안으로 마무리된다.

자주 묻는 질문

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