乙支大学医疗院在庆祝成立70周年之际，确定“人工智能（AI）和机器人”作为引领未来100年医疗范式的核心动力。从基于大型语言模型（LLM）的韩国医疗基础模型（主权AI），到结合脑-计算机接口（BCI）的人形护理机器人，以及政府的“人工智能基本医疗”总体规划，展现了韩国未来医疗的全景。
 
乙支大学医疗院于30日在首尔中区乐天酒店的蓝宝石宴会厅举办了以‘与人工智能共创未来医疗（感谢70年，共同100年）’为主题的成立70周年医学研讨会。
 
本次研讨会由义政府乙支大学医院的郭在满教授主持，出席者包括乙支基金会会长朴俊永、乙支大学医疗院院长柳卓根、医学研讨会推进委员会主席李炳勋（义政府乙支大学医院呼吸内科教授），以及保健福利部健康医疗政策官郭顺汉、国内外医疗人工智能、脑科学、机器人领域的专家及医疗人员等。

 
活动以开幕词和祝贺词开始，随后是首尔阿山医院影像医学科教授徐俊范和韩国科学技术院（KAIST）脑认知科学教授郑在胜的主题演讲，以及三个常规会议和午餐会议，内容涉及▲基于数据的健康医疗战略 ▲医院现场的临床应用成果 ▲物理AI及机器人手术与护理的演变。
  在当天的开幕词中，朴俊永会长重温了创始人故范石博士的办院理念，强调了在人工智能时代进行大胆创新的决心。
 
朴会长表示：“乙支医疗院在过去70年中，选择了当时医疗条件艰苦的大田、首尔诺原、京畿义政府等地，而放弃了大家都去的首尔江南或水原、永通等地，正是因为‘医院必须在患者所需的地方，任何地方只要能很好地保护和照顾患者，就绝对不会失败’的创始人意志，也是70年历史的进步。”

 
他接着说：“在经历了义政府医院的建设后，迎来了成立70周年，现在在这个急剧变化的时代中，如果不改变就必然会被淘汰。”他表示：“医疗人员本应是只为人类带来福祉、恢复健康与幸福的善良群体，但令人遗憾的是，支持这一目标的基础设施未能充分跟上新知识和科技的步伐。”
 
他指出：“全球范围内，如何将席卷各行各业的人工智能融入医疗，提高实际诊断和治疗的便利性，尤其是为患者的预防和护理贡献系统，是我们面临的最大课题。”他承诺：“未来将继续在医疗人工智能领域给予基金会不遗余力的支持和资助。”
 
在祝贺词中，郭顺汉表示：“故范石先生于1956年在乙支路开设妇产科诊所，奠定了‘人爱、生命尊重’的基石，乙支基金会在过去70年中一直致力于提高国民健康。”
 
郭局长指出：“政府也在今年8月发布了‘人工智能基本医疗战略’，集中力量解决地区、必要和公共医疗的空白。”他强调：“未来医疗也要以患者为中心，确保技术进步能够提升患者安全和医疗质量，切实反映现场的声音于政策中。”
 
李炳勋主席在欢迎词中表示：“期待此次研讨会成为一个交流平台，聚焦医疗人工智能的十年展望和大数据政策，从重症患者早期识别、数字病理到机器人手术等创新的最前沿。”
    作为第一位主题演讲者，首尔阿山医院教授徐俊范（国家人工智能战略委员会科学分会医疗小组长、韩国医疗人工智能学会创始会长）以“医疗人工智能十年：医疗创新的未来”为主题，回顾了过去十年的成就与挑战，以及大型语言模型（LLM）引发的范式转变。
 
徐教授表示：“自2016年3月阿尔法狗冲击以来，至今年初，韩国食品药品安全处批准的人工智能医疗器械已达549件（美国FDA约1400件），在全球技术实力上位列第三，仅次于美国和中国。”他指出：“然而，通过先行进入制度，实际进入现场的技术仅有49件（28件正式纳入健康保险，21件为临时非保险），其余91.1%（500件）仍处于未应用状态。”
 
他分析，由于以行为为基础的刚性报酬体系和碎片化的点解决方案（单一疾病、影像辅助）限制了个别技术的发展，未能推动医院预约、手术等待等整体医疗系统的创新。
 
徐教授指出，解决这一问题的“游戏改变者”是将影像、语言、生物信号和基因组整合为一个格式进行学习的“医疗专用基础模型（通用医疗智能）”。
 
他提出了四大变革：▲通过ChatGPT Health等提升普通人获取医学知识的革命 ▲像美国的“开放证据（OpenEvidence）”或谷歌的“MedGemma 1.5”一样，提升1、2级医疗机构及全国1800多个卫生诊所的诊疗水平的临床决策辅助 ▲通过胸部X光进行骨质疏松症的机会筛查，以及基于英国生物银行的“德尔菲-2M（预测1000种疾病10年后发病）”，美国Epic公司的1亿1800万名电子病历（EMR）基础的“科梅特（COMET）”模型等向预防医学的转变 ▲通过连续血糖监测器（如Pasta应用）和虚拟护理代理扩展至出院后及日常生活的全周期管理。
 
实际上，平昌郡保健医疗院通过将连续血糖监测数据与主治医生联动，成功减少了糖尿病药物的使用，而医生与患者面对面交流时，能够自动生成病历（SOAP）的“环境AI（如Clova Chatty等）”也正在成为减少医疗人员倦怠的关键技术。
 
特别是，徐教授强调要确保不依赖于海外大型科技公司的通用模型的“主权医疗人工智能”。他表示：“要解决美国没有的药物、韩国独特的单一健康保险体系以及国内医疗现场的痛点，必须有基于我们数据学习的独立模型。”他提到：“去年11月，首尔大学医院与NAVER推出的‘KMed.ai’，以及今年7月三星首尔医院开发的在韩美医师国家考试中获得世界最高分（国试97.7分）的‘GeoMed2’等，都是这一进展的起点。”
 
在随后的问答环节中，关于个人信息结合的困境，徐教授表示：“基础模型的构建与个人信息收集的最小性和具体性原则相冲突，但最近与个人信息保护委员会达成了在国家竞争力层面上大幅加强安全措施，同时前瞻性地结合和利用公共与民间数据的共识。”
  下午第二场主题演讲中，KAIST教授郑在胜以“人形AI时代，人类需要准备什么”为主题，洞察脑科学与物理AI（具身体的AI）结合将如何改变未来医学。
 
郑教授介绍了过去8年对3万8000份自杀者遗书的机器学习分析，早期捕捉社交媒体上的危机信号。他指出：“2008年全球金融危机是由2007年出现的iPhone和应用生态系统突破的，而新冠疫情后全球科技产业所寻找的‘下一个大事（Next Big Thing）’是基于大数据和图形处理器（GPU）运算革命的人工智能与生物健康的融合（AX）。”
 
郑教授特别关注超越仅通过文本学习世界的ChatGPT或Gemini，能够通过传感器与物理环境互动，自主构建世界模型的“具身人工智能（Embodied AI）”及人形机器人的医疗现场应用。他表示：“目前价格约为2万美元（约2000万韩元）的人形机器人，已准备好投入超高龄社会的养老院和医院，超越洗碗和洗衣等家务劳动。”他补充道：“如伊隆·马斯克的Neuralink那样，通过开颅的侵入性方法或绕过脊髓损伤部位使瘫痪患者重新行走的脑-脊髓接口（BSI），以及仅通过头皮上流动的脑波（EEG）帽控制机器人的脑-机器人接口（BRI）技术也在迅速发展。”
 
实际上，郑教授的研究室已经实现了学生在不说话的情况下，仅通过思考方向，实时分析脑波波形，使双足机器人“NAO”以93%的成功率通过迷宫，而截肢障碍者仅通过思考就能精确移动机器人手臂，或全身瘫痪（锁定综合症）患者能够解读30至60个句子以进行沟通。
 
值得注意的是人类医生与人工智能的合作方式。郑教授强调：“在最新研究中，比较了两种不同的人工智能（ChatGPT+Claude）团队、两名人类医生团队，以及‘人类医生+人工智能’团队的解决问题能力，发现问题越复杂和创造性越强，‘人类专家+人工智能’团队的表现最为突出，而该团队的最终成败取决于人类专家的能力。”
 
他预测：“初期将从成本节约的角度看待人工智能，以减少10名医生至3名，但最终将与人工智能和机器人并肩，提供过去无法想象的超精密模拟（数字双胞胎）和深入的患者沟通服务，演变为‘智能医疗团队’。”
 
为此，郑教授建议：“生物技术每代都在快速变化，过去50年沉迷于知识记忆的保守国内医学院教育也应像美国哈佛大学的‘Pathways’课程一样，从本科一年级开始，首先面对患者的生活与痛苦，体会工程技术的方向进行根本改革。”
 
他还表示：“KAIST与首尔阿山医院、三星首尔医院共同设立特别基金以促进合作研究，希望借此机会与乙支大学医疗院积极合作。”他强调：“随着人工智能读取心电图，机器人替代手术，医生应将患者视为不仅仅是‘疾病体’，而是一个人，成为在死亡面前共同承受恐惧的存在。最终，医学的未来就是人性的未来。”
    主题演讲的问题意识通过各个会议的政策发布和医院现场实证案例得以具体化。第一场会议的首位发言者，保健福利部医疗人工智能数据政策科长朴正焕介绍了在8月6日国家政策协调会议上确定的“人工智能基本医疗战略（3大战略、12大任务）”的核心执行路线图。
 
朴科长表示：“为突破地区、必要医疗的空白和医疗体系的可持续性危机，国家层面将建立人工智能基础设施。”他透露：“即将于11月11日，首先在江原大学医院和永川医疗院举行国家GPU中心与公共医院1Gbps级专用网络连接的‘公共医疗人工智能高速公路’通车仪式，并进行紧急运输人工智能的演示。”
 
政府计划从今年开始，逐步在9个示范地点部署80台GPU，至2029年连接全国17个区域、55个责任医疗机构共72个地点。
 
此外，从明年开始，将利用3000亿韩元规模的必要医疗特别预算，为卫生所和偏远地区的诊所提供人工智能解决方案券（菜单式）以及在大邱和庆北实证的“单一紧急人工智能平台”。同时，建立预测全国5000万人疾病路径的数字双胞胎模型（Disease Pathway），以用于地区病床和资源分配政策。
 
特别是在行业最受关注的费用补偿方面，朴科长表示：“由于医疗人工智能的特性，单次就诊时额外费用较少，而初期研发成本较高，因此现有的个别行为登记费用显然存在局限性。”他提到：“将重点考虑引入医院层面的人工智能治理，综合评估患者利益和临床成果的‘机构单位绩效关联补偿费用’，并在明年发布具体方案。”
 
接下来，疾病管理厅国立保健研究院生物大数据科长李大妍表示：“目前已积累188个项目、86万条（约3PB）的数据的健康医疗研究资源信息中心（CODA），将从明年开始强制要求与保健福利部和疾病厅的研发数据捐赠相结合，提升为国家代表人工智能研究平台。”同时，延世大学预防医学科教授金贤昌分享了以数据连接（Connect）、临床转化（Translate）、现场整合（Implement）为核心的延世医疗院人工智能转型（AX）战略。
 
午餐会议和下午的第二、第三场会议中，继续分享了实际改变医疗现场的生动临床成果。
 
主成勋VUNO首席技术官（CTO）介绍了通过一般病房的生命体征在24小时内预测心脏骤停的“DeepCARS”，在二级综合医院的多中心研究中，减少了21%的病房心脏骤停和15%的院内死亡，并提出了通过便携式心电图“哈提夫（Hativ）”进行医院外日常预防模型。
 
在第二场会议中，义政府乙支大学医院的教授沈贤宇介绍了自2023年引入DeepCARS以来，每月运行超过1万次的快速响应系统（RRS）的运营成果，并表示正在进行一项研究，利用大型语言模型（LLM）分析实时护理记录，以捕捉传统生物信号人工智能容易遗漏的吸入等急性恶化患者。
 
同医院的郑耀燮病理科教授介绍了自8月底在义政府乙支大学医院开始，全面数字化四家乙支大学医疗院下属医院的病理切片（每年约5万件），并在院内网络中共享的“多机构整合数字病理体系”及病理人工智能代理的建设蓝图。首尔阿山医院的朴成浩教授则强调了在影像学特化基础模型时代，医生的监督能力和人类与人工智能的合作。
 
最后在第三场会议中，罗军浩NAVER医疗研究所所长展望了超越简单远程控制的“物理AI机器人手术”的未来，介绍了从手术机器人演变为人形机器人的通用医疗机器人研究。
 
接着，三星首尔医院首席信息官（CIO、急诊医学科教授）车元哲分享了自有人工智能助手“DAIA”及将施术等待时间缩短65%以上的急诊室重症预测平台，以及抽血等待时间从8分钟缩短至3.3分钟等数字转型（DX）向人工智能转型（AX）的医院实战经验，义支大学教授姜敏秀则提出了从入院到出院后家庭的循环型人工智能患者护理体系（Care Orchestration）。



※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

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