AI 헬스케어 혁명

진단, 치료, 돌봄을 재정의하는 인공지능 기술의 도전

공명식 지음

로이북스 2025년 07월 28일 출간

작품소개

책소개

AI가 의료계를 어떻게 변화시키고 있는가?
2025년 현재, 우리는 의료 역사상 가장 급진적인 변화의 한복판에 서 있다. 인공지능이 진단을 내리고, 알고리즘이 치료법을 제시하며, 챗봇이 심리상담을 제공하는 시대가 현실이 되었다. 하지만 이런 변화가 과연 환자에게, 의료진에게, 그리고 우리 사회에 어떤 의미일까?
『AI 헬스케어 혁명』은 인공지능이 몰고 온 의료 패러다임의 근본적 전환을 냉정하게 분석하고, 그 미래를 전망하는 종합 보고서다. 저자는 진단에서 치료, 예방에서 관리까지 의료의 전 영역에서 일어나고 있는 변화를 구체적 사례와 데이터를 통해 생생하게 보여준다.
특히 국내 현실에 주목한다. 뷰노의 폐결절 검출 AI, 루닛의 유방암 진단 시스템, 에임메드의 불면증 디지털 치료제 등 한국이 선도하고 있는 AI 헬스케어 기술들을 상세히 다룬다. 또한 K-방역의 성공 경험과 세계 최고 수준의 디지털 인프라를 바탕으로 한국이 어떻게 글로벌 AI 헬스케어 강국으로 도약할 수 있는지 제시한다.
하지만 이 책은 단순한 기술 찬양서가 아니다. AI 헬스케어가 안고 있는 딜레마와 위험성도 균형 있게 다룬다. 알고리즘 편향 문제, 개인정보 보호 이슈, 의료진과 AI의 책임 소재, 디지털 격차로 인한 새로운 불평등 등 해결해야 할 과제들을 구체적으로 제시한다.
무엇보다 이 책이 강조하는 것은 '인간 중심의 AI 헬스케어'다. 기술이 아무리 발전해도 의료의 본질은 인간에 대한 돌봄이라는 점, AI는 의료진을 대체하는 것이 아니라 협력하는 파트너가 되어야 한다는 점을 일관되게 주장한다.
의료진, 정책 결정자, 기술 개발자, 그리고 AI 시대를 살아가는 모든 환자들이 반드시 읽어야 할 필독서다. AI 헬스케어 혁명의 현주소를 정확히 이해하고, 바람직한 미래를 만들어가기 위한 지혜를 얻을 수 있을 것이다.

목차

프롤로그. 의사가 아닌 AI가 먼저 만나는 시대

1장. 병원의 경계를 허무는 AI
- 진단은 더 빨라지고, 더 정확해진다
- 병리·영상·음성 데이터를 읽는 기계들
- AI는 의사를 대체할까, 협업할까
- 원격진료와 스마트 병원의 확장

2장. 디지털 치료제, 약 대신 알고리즘
- '치료의 정의'를 다시 쓰는 소프트웨어
- 불면증과 ADHD를 치료하는 앱
- 규제와 임상, 제약사와 플랫폼의 충돌
- 한국의 디지털 치료제 산업 현황

3장. 정신건강과 챗봇의 시대
- 심리상담 챗봇은 의사가 될 수 있을까
- 자살 예방, 우울증 조기 진단을 위한 데이터 분석
- 윤리와 책임, 감정의 자동화 가능성
- 정신의료 서비스의 변화와 의료진의 역할

4장. AI가 설계하는 예방과 예측의학
- 유전체 분석과 정밀의료의 결합
- 건강보험 데이터와 조기 질병 예측
- 라이프로그 기반 헬스케어 생태계
- 예측 의료와 사생활 보호의 딜레마

5장. 제도, 규제, 그리고 의료윤리의 미래
- 의료 AI의 책임은 누구에게 있는가
- 데이터 윤리와 알고리즘 편향
- AI 의료기기 허가제도, 임상시험, 가이드라인
- 기술을 넘는 신뢰: 환자의 동의와 의료진의 판단

에필로그. 인간 중심 AI 헬스케어를 위하여

책 속으로

"새벽 3시, 갑작스러운 가슴 통증으로 잠에서 깬다. 스마트워치가 진동하며 경고음을 울린다. '비정상적인 심박수 패턴이 감지되었습니다. 부정맥 의심 소견입니다.' 화면에는 이미 가장 가까운 응급실 위치와 예상 대기시간이 표시되어 있다. 병원 도착 전, AI는 이미 심전도 데이터를 분석해 심근경색 가능성 87%라는 예비 진단을 의료진에게 전송했다. 이는 2025년 현재 우리가 경험하고 있는 일상이다."

인물정보

저자(글) 공명식

15년간 헬스케어와 건강언론사에 재직하며 의료 현장의 변화를 직접 목격하고 기록해온 헬스케어 전문 저널리스트입니다. 디지털 헬스케어를 통해 많은 사람들이 건강해지길 바라는 마음으로 이 책을 집필했습니다.
국내 주요 의료진과 AI 헬스케어 기업들을 직접 취재하며 현장의 생생한 목소리를 담았고, 해외 선진 사례들을 면밀히 분석해 한국 헬스케어 산업의 미래 방향을 제시하고자 했습니다. 특히 기술의 발전이 환자 중심의 의료로 이어져야 한다는 신념으로, 복잡한 AI 기술을 일반인도 이해할 수 있도록 쉽고 명확하게 풀어내는 데 주력했습니다.