보건복지인재원, 의료AI 직무교육사업 교육병원 4곳 선정

의학신문 · 2025-09-01T11:08:49+0900 · 건강/의학

의학신문일간보사이승덕 기자한국보건복지인재원원장 배금주은 최근 2025년 의료AI 보건의료인 직무교육사업을 수행할 교육운영기관 4곳을 최종 선정했다고 밝혔다.이번에 선정된 기관은 삼성서울병원 서울대학교병원 서울아산병원...

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발행일: 2025.09.01 11:08 | 출처: 의학신문

✨ AI 분석 리포트

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핵심 요약

2025년 의료AI 보건의료인 직무교육사업 한국보건복지인재원은 의료AI 전문 인력 양성을 위해 삼성서울병원, 서울대학교병원, 서울아산병원, 중앙대학교광명병원 등 4개 병원을 선정하여 교육 운영 기관으로 지정했습니다. 이들은 9월부터 11월까지 총 1000명의 보건의료인을 대상으로 EMR(전자의무기록)·PACS(의료영상정보전송시스템) 기반 실습, 의료영상·병리 진단, 생체신호 분석 등 실제 병원 환경에 적용 가능한 교육 과정을 제공합니다. 이번 사업은 과거 일부 특강이나 기업 세미나 수준으로 제한된 의료AI 교육을 직종별 맞춤형·단계별 체계로 확대하여 의료기관의 디지털 전환과 지역 간 격차 완화에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 또한, AI 기반 프로젝트 수행 등 실무 중심 교육을 통해 의료 분야에서 AI 기술 활용 역량을 강화하고, 새로운 보건의료 전문 인력 양성 모델을 구축하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

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건강 정보

의료AI 직무교육사업, 병원별 맞춤형 교육으로 디지털 전환 가속화 - 2025년 의료AI 보건의료인 직무교육사업을 통해 의료 AI 분야 전문 인력 양성이 강화될 예정입니다. 한국보건복지인재원은 삼성서울병원, 서울대학교병원, 서울아산병원, 중앙대학교광명병원 등 4곳의 병원을 교육운영기관으로 선정했습니다. 이들 병원들은 의료AI 관련 인프라와 전문 인력을 바탕으로 공통 기본교육모듈과 병원별 맞춤형 특화 교육을 진행할 예정입니다. 1) 원인과 위험요인: - 의료 분야에서 AI 기술 도입이 증가하면서, 의료AI 전문 인력 부족 문제가 심화되고 있습니다. - 이러한 문제는 의료 서비스 질 저하 및 디지털 전환 속도 감소로 이어질 수 있습니다. 2) 주요 증상과 진단법: - 의료 AI 분야에 대한 이해 부족, 적용 기술력 미흡 등이 나타납니다. - 직무 교육을 통해 의료인, 의료기사, 전산·AI 전문 인력 등 다양한 직종의 보건의료인들이 AI 기술을 활용하는 역량을 강화해야 합니다. 3) 예방법과 치료옵션: - 맞춤형 교육 프로그램을 통해 의료AI 관련 지식 및 실무 능력을 향상시키는 것이 중요합니다. - 이번 사업은 EMR, PACS 기반 실습, 의료영상·병리 진단, 생체신호 분석 등 실제 병원 환경에 바로 적용 가능한 교육 커리큘럼을 제공하여 예방하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 4) 일상 관리 수칙:* - 지속적인 교육 및 훈련을 통해 AI 기술 변화에 대응해야 합니다. - AI 기술 활용 윤리와 법적 규제를 준수하며 책임감 있는 사용이 필요합니다.

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AI 생각

네티즌 댓글 예시 1. 와, 삼성서울병원, 서울대학교병원까지 AI 교육에 참여한다니 진짜 대단하네요! 의료AI가 빠르게 발전하고 있지만 아직 실제 병원 환경에서 적용되기 어려운 부분들이 많잖아요. 이번 사업이 그 격차를 줄이는 데 큰 도움이 될 것 같습니다. 2. 1000명을 대상으로 교육한다니, 정말 많은 보건의료인들이 AI 기술을 배우게 되는군요. 하지만, 병원별 맞춤형 교육만으로는 부족할 수도 있지 않나요? 전문성 있는 교육 과정이 더욱 다양하게 구성되어야겠어요. 3. 27억 9천만원은 큰 금액인데, 이번 사업이 장기적으로 의료진의 역량 강화와 디지털 전환에 실질적인 효과를 가져오는지 지켜봐야겠네요. 단순한 교육 프로그램을 넘어서 의료AI 기술 적용 모델까지 구축해야 더 큰 의미가 있을 것 같습니다. 4. 의료AI 교육이 이제 드디어 체계적으로 진행되기 시작하는군요! 오랜 시간 특강이나 기업 세미나 수준에 머물렀던 AI 교육이, 직종별 맞춤형·단계별 교육 체계로 발전한다니 정말 좋은 소식입니다. 지역 간 격차 완화에도 큰 도움이 될 거라고 생각합니다. 5. 지역 병원에서도 이번 사업을 통해 AI 기술을 배우고 적용할 수 있다니 기대됩니다. 하지만, 교육 프로그램의 질과 효과를 높이기 위해서는 지속적인 모니터링과 피드백 시스템이 필요하겠습니다.

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핵심 키워드

의료AI 교육 사업 관련 주요 키워드 분석 질병명 암: 의료AI를 활용한 암 진단 및 치료 계획 수립에 활용될 수 있습니다. - 심장 질환: 심전도 데이터 분석 등을 통해 심장 질환 예측 및 진단에 도움이 될 수 있습니다. - 당뇨병: 혈당 수치, 생활 습관 등의 데이터를 분석하여 당뇨병 위험도를 평가하고 관리하는 데 활용될 수 있습니다. 치료 키워드 - 진단 지원: 의료AI는 의사들의 진단 정확도를 높이고, 새로운 질병 발견을 돕습니다. - 개인 맞춤형 치료: 환자의 유전 정보, 생활 습관 등을 분석하여 개인에게 가장 효과적인 치료 계획을 수립합니다. - 치료 효과 예측: 의료AI는 치료 결과를 예측하여 치료 전략을 수정하고 환자 관리에 도움을 줄 수 있습니다. 건강관리 키워드 - 질병 예방: 건강 데이터 분석을 통해 질병 발병 위험군을 파악하고 예방 조치를 취할 수 있습니다. - 만성 질환 관리: 만성 질환 환자의 상태를 모니터링하고, 치료 계획에 맞춰 건강관리를 지원합니다. - 건강 증진: AI 기반 앱이나 플랫폼을 통해 개인 맞춤형 운동, 식단 등 건강 증진 활동을 제안합니다. 의학용어 - EMR(전자의무기록): 환자의 진료 정보, 검사 결과, 처방 내역 등을 디지털 형태로 저장하고 관리하는 시스템입니다. - PACS(의료영상정보전송시스템)*: 의료 영상 데이터를 저장, 전송, 분석하는 시스템으로, X-ray, CT, MRI 등 다양한 영상 자료를 활용합니다.