임상 진료에서 생성형 AI의 미래
Session Overview
생성형 AI는 현재 임상 의사결정 지원 시스템, 진단 선별 알고리즘, 약물 안전 보조 시스템 등 다양한 분야를 통해 의료 혁신을 이끌며 안전성과 효율성을 향상시키고 있다. 그러나 이는 시작에 불과합니다. 다음 단계는 Agentic AI다. 이는 워크플로우를 조율하고, 임상 데이터를 기반으로 추론하며, 복잡한 의사결정을 지원할 수 있는 지능형 멀티모달 시스템이다.
이번 AI Summit에서는 SingHealth의 사례를 중심으로 글로벌 혁신을 연결하고, AI 기반 병원(AI-Driven Hospital)이라는 개념으로 나아가기 위한 로드맵을 제시한다. 여기서 생성형 AI 시스템은 문서화에서 진단에 이르기까지 전 영역에 신뢰성 있게 통합된다. 또한, 세션에서는 이러한 시스템 구축의 기술적 도전 과제—예를 들어 검색 증강(RAG) 파이프라인, 가드레일링(Guardrailing) 전략, 평가 프레임워크—을 살펴보고, AI가 임상 현장을 어떻게 안전하게 변화시킬 수 있는지 미래 지향적인 시각을 제시할 예정이다.
Speaker
Kabilan Elangovan은 싱가포르 최대 의료기관인 싱헬스(SingHealth)의 AI 과학자다. 그는 임상 의사결정 지원 도구, 진단 선별 알고리즘, 안전 보조(co-pilot) 등 다양한 임상 전문 분야에서 생성형 AI 솔루션의 연구·개발을 주도하고 있다.
그의 연구 성과는 의료 영상 및 임상 응용을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI를 아우르며, Nature Medicine, NPJ Digital Medicine, PLOS 등 주요 저널에 게재된 20편 이상의 동료 심사 논문과 학술대회를 포함하고 있다. SingHealth에서 그는 임상의들과 긴밀히 협력하여 AI 연구를 실제 병원 워크플로우에 적용하고 있으며, 동시에 안전하고 확장 가능한 임상 AI 채택 전략을 수립하고 있다.