인공지능(AI)은 AdvaMed 협회가 주최한 MedTech 2026 컨퍼런스의 핵심 의제로 다뤄졌으며, 논의는 단순한 기술적 잠재력의 나열을 넘어 심층적인 운영 및 규제적 도전 과제로 확장되었습니다. 낙관론이 우세한 가운데, 업계 리더들은 향후 단계가 '미디어의 과장'에서 벗어나 고도로 규제된 의료 환경 내에서 실제 구현의 복잡성을 마주하는 단계로 전환될 것임을 시사하는 비판적 통찰을 제시했습니다.
시스템 관리 및 규제 준수 과제
Ketryx의 CEO인 에레즈 카민스키(Erez Kaminski)는 AI 배포의 현실이 많은 이들이 상상하는 것보다 훨씬 복잡하다고 경고했습니다. 그는 실제 배포 수준이 여전히 기대치에 미치지 못하고 있으며, 가장 큰 문제는 '복잡성 관리'에 있을 것이라고 내다봤습니다.
카민스키에 따르면, 현재 단일 규제 정보 기술 시스템을 관리하는 데 어려움을 겪는 기업들은 끊임없이 변화하는 수백 개의 AI 에이전트를 관리해야 할 때 엄청난 도전에 직면하게 될 것입니다. 특히 이러한 활용 사례 중 다수가 민감한 품질 관리 및 연구 개발(R&D) 프로세스와 얽혀 있기 때문입니다.
전문화 전략과 경쟁적 장벽으로서의 데이터
ResMed의 CEO인 믹 패럴(Mick Farrell)은 '수직적 소유권(Vertical Ownership)'의 중요성을 강조했습니다. 패럴은 성공이 모든 곳에 AI를 적용하려는 시도에서 오는 것이 아니라, 호흡기 및 수면 건강과 같은 특정 분야에 특화된 인프라를 구축하는 데서 온다고 보았습니다.
그는 진정한 힘은 다른 이들이 보유하지 못한 빅데이터를 활용하는 데 있다고 설명했습니다. ResMed는 280억 일밤의 데이터를 보유하고 있으며, 이를 통해 수백만 명의 환자에게 서비스를 제공하기 위한 대규모 AI 적용 능력을 갖추고 있어 경쟁사가 모방하기 어렵다는 것입니다. 또한 그는 인플레이션에 대응하여 비용 절감을 달성하기 위해 공급망에 AI를 활용하고 있다고 언급했습니다.
지능형 시스템에서의 책임과 권한 사이의 격차
사이버 보안 및 거버넌스 맥락에서 i-GENTIC AI의 CEO인 자흐라 팀사(Zahra Timsah)는 AI에 권한을 명확히 정의하지 않은 채 책임을 부여하는 문제에 대해 핵심적인 지적을 했습니다. 그녀는 시스템이 기술적으로 정확한 답변을 제공할 수는 있지만, 부적절하게 환자 정보를 공유하거나 규제 요건을 위반하거나, 구식 법률에 근거하여 작동함으로써 치명적인 실수를 저지를 수 있다고 경고했습니다.
팀사는 이러한 도전 과제가 AI 정책과 사이버 보안이 만나는 결정적인 지점이라고 강조하며, 단순히 무엇을 해야 할지(정책)를 결정하는 데 그치지 않고 모든 실행 전에 접근을 제어하고 검증(보안)해야 한다고 주장했습니다.
생산성과 표면적 혁신의 구분
Alexander Group의 파트너인 마이크 화이트(Mike White)는 AI의 생산적인 활용과 그렇지 않은 활용을 구분할 것을 촉구했습니다. 그는 진정한 활용이란 영업 및 마케팅 팀에서 잠재 고객을 발굴하기 위한 '참여 에이전트(engagement agents)'와 같이 비즈니스 프로세스의 생산성을 높이는 것이라고 보았습니다.
반면 화이트는 영업 통화 중 고객의 표정을 분석하여 반응을 제안하는 등 실질적인 가치가 부족한 일부 AI 활용 트렌드를 비판하며, 이러한 유형의 애플리케이션은 핵심 프로세스를 지원하는 에이전트에 비해 실용적인 가치가 떨어진다고 평가했습니다.
의료 분야의 기술적 미래에 이것이 의미하는 바는 무엇인가?
이러한 통찰은 의료 기술 분야가 기술적 성숙기에 접어들었음을 보여줍니다. 이제 질문은 "AI가 그것을 할 수 있는가?"가 아니라 "어떻게 관리하고 준수 여부를 보장할 것인가?"입니다. 근본적인 변화는 AI를 제품 개발 수명 주기(R&D)와 품질 프로세스에 통합하는 방식에서 일어날 것이며, 이는 단순히 최종 제품에 스마트 기능을 추가하는 것이 아니라 수백 개의 변화하는 시스템을 처리할 수 있는 기술적 인프라를 요구합니다.