AI와 의학의 미래
의료의 세 번째 물결 과학에서 데이터로
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왜 지금, 이 책인가
귀하의 목숨과 건강을 좌우하는
의료의 세 번째 물결!
우리는 어떻게 대처하고 준비해야 하나?
전문 언론인과 대기업 임원인 두 저자가
40여년의 의료현장 경험을 바탕으로 기록한
“미래의학”의 모습
AI병원, AI헬스케어의 미래는 어떤 모습일까?
스마트의료시대
아는만큼 건강하고, 아는만큼 오래 산다
노화가 멈추고 치매, 암이 정복될 수 있을까?
의학전문기자, 의료평론가 윤승천
IT전문가, 공학박사 오인택
2016년 3월, 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 4대 1로 이겼다. 같은 해, 스탠퍼드 대학은 피부암 진단 AI를 발표했다. 12만 9,000장의 이미지로 학습한 AI는 피부과 전문의 21명과 비교 테스트에서 동등한 정확도를 보였다. 악성 흑색종 진단에서 민감도 91%, 특이도 90%를 기록했다. 2020년 구글의 유방촬영 AI는 영국과 미국 영상의학과 의사 6명의 평균보다 높은 정확도를 달성했다. 2021년 9월에는 Paige.AI의 전립선암 진단 AI가 세계 최초로 FDA 승인을 받았다. 2025년 현재 FDA는 500개 이상의 AI 의료기기를 승인했고, 한국 식약처도 100개 이상을 허가했다.
그러나 현장의 이야기는 다르다. 가천대 길병원은 2016년 IBM Watson을 도입했지만 2021년 계약을 해지했다. 미국 여러 병원도 비슷한 결정을 내렸다. 뛰어난 기술력에도 불구하고 실제 진료 현장에서는 예상과 다른 결과가 나왔기 때문이다. 반면 서울의 한 대학병원에서는 AI가 폐 CT에서 7mm 결절을 발견했지만, 의사가 3년 전 영상을 확인한 후 양성 종양으로 최종 판독했다. AI는 이미지를 읽지만 환자의 '시간'을 읽지는 못했다. 성공과 한계가 공존하는 것이 AI 의료의 현주소다.
이 책은 이같은 현실을 객관적으로 다룬다. 40여년간 한국의 최첨단 의료 현장을 취재한 윤승천 의료평론가와 시인이자 Ai전문가, 대기업 임원인 오인택 공학박사가 협업한 결과물이다. 두 저자는 기술의 가능성과 한계를 함께 소개하며, 핵심 질문을 던진다.
알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?
책은 9부로 구성된다.
1부는 하이데거와 레비나스의 철학으로 AI 의료의 윤리적 토대를 살펴본다.
2부는 영상 판독과 유전체 분석에서 AI가 개인별 맞춤진단을 가능하게 하는 과정을 설명한다.
3부는 약물·수술·방사선·디지털 치료에서 AI의 역할을,
4부는 질병 예측과 예방의학을 다룬다.
5부는 의사와 간호사의 현재의 역할이 변화하는 과정을 추적한다.
6부는 의료 윤리와 AI를 다룬다. 트리아지의 딜레마, 알고리즘의 공정성, 데이터 소유권, FDA·유럽·한국의 규제 방향등을 검토한다.
7부는 AlphaFold가 단백질 구조 예측 문제를 해결하고 생성 AI가 신약 분자를 설계하는 과정을 설명한다.
8부는 팬데믹 이후 급성장한 원격의료를 분석하고,
9부는 글로벌 의료 형평성 문제와 함께 2050년의 미래 의료를 전망한다.
윤승천은 말한다.
"AI는 강력한 도구입니다. 그러나 의료의 본질은 데이터 처리가 아니라 사람을 돌보는 것입니다. 70대 환자가 '손자 결혼식에 갈 수 있을까요?'라고 물었을 때, 통계가 아니라 삶의 질에 대해 이야기하는 것이 의료입니다."
오인택은 덧붙인다.
"AI가 의사를 반복 작업에서 해방시킬 수 있다면, 그 시간을 환자와 대화하는 데 쓸 수 있습니다. 기술은 위협이 아니라 인간성을 회복할 기회가 될 수 있습니다."
이 책은 의료인에게 AI 실무 적용법을, AI 개발자에게 의료 현장의 복잡성을, 경영진과 정책입안자에게 투자와 규제의 판단 기준을, 일반 독자에게 미래 의료에 대한 이해를 제공한다. ChatGPT 이후 AI는 더 이상 먼 미래가 아니다. 의사들은 어떻게 활용해야 할지 고민하고, 환자들은 AI진단을 어떻게 받아들여야 할지 궁금해하며, 병원들은 투자 결정을 내려야 한다. 이 책은 그 판단에 필요한 현실적이고 객관적인 시각을 제공한다.
현대의학의 시조 히포크라테스는 2,500년 전 "의술은 긴 여정"이라 했다.
21세기의 여정은 기술과 인간, 알고리즘과 돌봄 사이의 균형을 찾는 것이다. 이 책은 그 여정의 정직한 기록이며, 답을 주기보다 함께 고민하자는 초대이다.
그 답은 우리가 함께 만들어간다.
귀하의 목숨과 건강을 좌우하는
의료의 세 번째 물결!
우리는 어떻게 대처하고 준비해야 하나?
전문 언론인과 대기업 임원인 두 저자가
40여년의 의료현장 경험을 바탕으로 기록한
“미래의학”의 모습
AI병원, AI헬스케어의 미래는 어떤 모습일까?
스마트의료시대
아는만큼 건강하고, 아는만큼 오래 산다
노화가 멈추고 치매, 암이 정복될 수 있을까?
의학전문기자, 의료평론가 윤승천
IT전문가, 공학박사 오인택
2016년 3월, 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 4대 1로 이겼다. 같은 해, 스탠퍼드 대학은 피부암 진단 AI를 발표했다. 12만 9,000장의 이미지로 학습한 AI는 피부과 전문의 21명과 비교 테스트에서 동등한 정확도를 보였다. 악성 흑색종 진단에서 민감도 91%, 특이도 90%를 기록했다. 2020년 구글의 유방촬영 AI는 영국과 미국 영상의학과 의사 6명의 평균보다 높은 정확도를 달성했다. 2021년 9월에는 Paige.AI의 전립선암 진단 AI가 세계 최초로 FDA 승인을 받았다. 2025년 현재 FDA는 500개 이상의 AI 의료기기를 승인했고, 한국 식약처도 100개 이상을 허가했다.
그러나 현장의 이야기는 다르다. 가천대 길병원은 2016년 IBM Watson을 도입했지만 2021년 계약을 해지했다. 미국 여러 병원도 비슷한 결정을 내렸다. 뛰어난 기술력에도 불구하고 실제 진료 현장에서는 예상과 다른 결과가 나왔기 때문이다. 반면 서울의 한 대학병원에서는 AI가 폐 CT에서 7mm 결절을 발견했지만, 의사가 3년 전 영상을 확인한 후 양성 종양으로 최종 판독했다. AI는 이미지를 읽지만 환자의 '시간'을 읽지는 못했다. 성공과 한계가 공존하는 것이 AI 의료의 현주소다.
이 책은 이같은 현실을 객관적으로 다룬다. 40여년간 한국의 최첨단 의료 현장을 취재한 윤승천 의료평론가와 시인이자 Ai전문가, 대기업 임원인 오인택 공학박사가 협업한 결과물이다. 두 저자는 기술의 가능성과 한계를 함께 소개하며, 핵심 질문을 던진다.
알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?
책은 9부로 구성된다.
1부는 하이데거와 레비나스의 철학으로 AI 의료의 윤리적 토대를 살펴본다.
2부는 영상 판독과 유전체 분석에서 AI가 개인별 맞춤진단을 가능하게 하는 과정을 설명한다.
3부는 약물·수술·방사선·디지털 치료에서 AI의 역할을,
4부는 질병 예측과 예방의학을 다룬다.
5부는 의사와 간호사의 현재의 역할이 변화하는 과정을 추적한다.
6부는 의료 윤리와 AI를 다룬다. 트리아지의 딜레마, 알고리즘의 공정성, 데이터 소유권, FDA·유럽·한국의 규제 방향등을 검토한다.
7부는 AlphaFold가 단백질 구조 예측 문제를 해결하고 생성 AI가 신약 분자를 설계하는 과정을 설명한다.
8부는 팬데믹 이후 급성장한 원격의료를 분석하고,
9부는 글로벌 의료 형평성 문제와 함께 2050년의 미래 의료를 전망한다.
윤승천은 말한다.
"AI는 강력한 도구입니다. 그러나 의료의 본질은 데이터 처리가 아니라 사람을 돌보는 것입니다. 70대 환자가 '손자 결혼식에 갈 수 있을까요?'라고 물었을 때, 통계가 아니라 삶의 질에 대해 이야기하는 것이 의료입니다."
오인택은 덧붙인다.
"AI가 의사를 반복 작업에서 해방시킬 수 있다면, 그 시간을 환자와 대화하는 데 쓸 수 있습니다. 기술은 위협이 아니라 인간성을 회복할 기회가 될 수 있습니다."
이 책은 의료인에게 AI 실무 적용법을, AI 개발자에게 의료 현장의 복잡성을, 경영진과 정책입안자에게 투자와 규제의 판단 기준을, 일반 독자에게 미래 의료에 대한 이해를 제공한다. ChatGPT 이후 AI는 더 이상 먼 미래가 아니다. 의사들은 어떻게 활용해야 할지 고민하고, 환자들은 AI진단을 어떻게 받아들여야 할지 궁금해하며, 병원들은 투자 결정을 내려야 한다. 이 책은 그 판단에 필요한 현실적이고 객관적인 시각을 제공한다.
현대의학의 시조 히포크라테스는 2,500년 전 "의술은 긴 여정"이라 했다.
21세기의 여정은 기술과 인간, 알고리즘과 돌봄 사이의 균형을 찾는 것이다. 이 책은 그 여정의 정직한 기록이며, 답을 주기보다 함께 고민하자는 초대이다.
그 답은 우리가 함께 만들어간다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
쓰나미처럼 덮치는 의료의 세 번째 물결
"과학에서 데이터로"
의사든, 약사, 간호사, 환자든, 학생이든
누구도 준비하고 대처하지 않으면 쓰나미에 휩쓸린다
2050년의 미래 의료는 어떤 모습일까?
2016년 알파고가 이세돌을 꺾은 후, 의료계는 AI 열풍에 휩싸였습니다. 대형 병원들은 거액을 투자해 AI 시스템을 도입했고, 언론은 "AI가 의사를 대체할 것"이라고 예측했습니다. 그러나 몇 년이 지난 지금, 의료 현장의 현실과 상황은 복잡합니다. 어떤 AI는 민감도 91%로 전문의와 동등한 성과를 냈지만, 어떤 시스템은 수백억 원의 투자에도 불구하고 계약이 해지되었습니다.
우리는 무엇을 놓쳤을까요?
이 책은 그 질문에서 시작합니다. 저자들은 단순히 "AI가 대단하다" 또는 "AI는 위험하다"라는 양극단을 거부합니다. 대신, 612페이지에 걸쳐 AI 의료의 성공과 실패, 가능성과 한계, 희망과 우려를 객관적으로 살펴봅니다. 이것은 기술서도 아니고 전문적인 의학서도 아닙니다. 이것은 변화의 한가운데 서 있는 지금 현재의 우리 모두를 위한 실용 안내서입니다.
두 세계의 만남
윤승천(의료평론가)은?지난 40여년간 국내 최첨단 의료현장을 경험한 전문 언론인으로 의료 현장의 복잡성과 실상을 그 누구보다 잘 알고 있습니다. 그는 AI가 의료 현장에서 실제로 어떻게 활용되고, 또 어떤 한계에 부딪히는지를 생생하게 목격했습니다. 의료기관, 의사, 환자와의 관계, 시스템의 모순, 이 모든 것을 꿰뚫는 그의 시선은 이 책에 깊이와 신뢰를 더합니다.
오인택(공학박사)은 ?알고리즘과 데이터의 본질을 이해하는 전문가입니다. 그는 AI가 실제로 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지, 어떤 조건에서 작동하고 어떤 상황에서 실패하는지를 명확히 설명합니다. 과장도 과소평가도 없이, 기술의 진짜 모습을 보여줍니다.
두 저자의 만남은 이론과 실전, 이상과 현실을 연결하는 다리가 되었습니다.
전문언론인과 공학자, 인문학과 과학, 의사, 환자와 기술, 이 모든 것이 이 책에서 대화를 시작합니다.
이 책이 특별한 세 가지 이유
1. 현장의 실제적 경험과 데이터가 만났습니다
이 책의 저자들은 단순히 문헌을 조사하거나 이론을 정리한 것이 아닙니다. 의료평론가 윤승천은 수십년간 의료현장을 경험하면서 AI가 실제 임상에서 어떻게 작동하는지 목격했습니다. AI 공학박사 오인택은 알고리즘의 설계 원리부터 한계까지 기술의 속살을 들여다봤습니다.
두 사람은 612페이지에 걸쳐 검증 가능한 사실만을 담았습니다. 스탠퍼드 대학의 피부암 AI 연구(129,000장 이미지 학습, 민감도 91%), FDA의 500개 이상 AI 의료기기 승인, 한국 식약처의 100개 이상 허가와 모든 수치는 출처가 명확하며, 75개의 참고문헌은 하나하나 실재를 확인했습니다.
이 책은 "카더라"같은 간접 인용이나 추상이 아니라 "이것이다"라는 사실을 말합니다. 근거 없는 추론도, 막연한 두려움도 아닌, 지금 이 순간 한국의 최첨단 의료 현장에서 벌어지고 있는 일들을 있는 그대로 보여줍니다.
2. 성공 뒤에 숨은 실패, 실패 속에 담긴 교훈
AI 의료를 다룬 대부분의 책은 둘 중 하나입니다. "AI가 모든 것을 해결할 것이다" 또는 "AI는 위험하다, 조심해야 한다." 하지만 현실은 그렇게 단순하지 않습니다.
이 책은 양면을 모두 보여줍니다.
ㆍ 어떤 AI는 의사가 놓친 초기 암을 발견해 환자의 생명을 구했습니다.
ㆍ 어떤 AI는 악성 가능성 85%라고 판단했지만, 의사가 환자의 수년 전 기록을 확인하고 양성으로
바로잡았습니다.
ㆍ 어떤 병원은 AI 도입으로 진단 속도를 2배 높이고 오진율을 절반으로 줄였습니다.
ㆍ 어떤 병원은 수백억 원을 투자했지만 결국 계약을 해지하고 다시 사람의 판단으로 돌아갔습니다.
저자들은 성공한 사례에서 무엇이 작동했는지, 실패한 사례에서 무엇이 문제였는지를 냉정하게 분석합니다. 차이를 만든 것은 기술의 성능이 아니라 접근 방식이었습니다. AI를 협력의 도구로 본 곳은 성공했고, AI에 모든 것을 맡기려 한 곳은 실패했습니다.
독자는 이 책을 통해 "AI가 좋은가, 나쁜가"라는 이분법적 단순한 질문이 아니라, "어떻게 사용해야 유용한가"라는 진짜 질문에 대한 답을 얻게 됩니다.
3. 이 책은 당신을 위한 책입니다
"이 책은 누구를 위한 것인가?"
답은 간단합니다.
지금 이 시대를 살아가는 모든 사람.
당신이 의사라면, 이 책은 AI를 경쟁자가 아닌 동료로 받아들이는 방법을 알려줍니다.?
당신이 AI 개발자라면, 알고리즘이 아무리 정교해도 현장의 맥락을 이해하지 못하면 실패한다는 것을 배웁니다.?
당신이 병원 경영진이라면, 어떤 AI에 투자해야 하고 어떤 접근을 피해야 하는지 판단할 기준을 얻습니다.?
당신이 정책 입안자라면, 혁신을 막지 않으면서도 환자를 보호하는 규제의 균형점을 발견합니다.?
당신이 환자 또는 보호자라면, 앞으로 마주할 AI 의료를 어떻게 이해하고 선택해야 하는지 알게 됩니다.?
당신이 미래를 준비하는 학생이라면, 10년 후 의료 현장에서 요구될 능력이 무엇인지 미리 볼 수 있습니다.
이 책은 전문 용어로 독자를 가르치려 하지 않습니다. 대신, 생생한 경험적 현장 이야기로 독자를 초대합니다. 복잡한 개념은 구체적인 사례로 풀어내고, 추상적인 윤리 논쟁은 실제 딜레마로 보여줍니다. 메시지는 명확하고, 질문은 현실적이며, 통찰은 실용적입니다.
당신이 의료관련분야 사람이든 아니든, AI를 알든 모르든, 이 책은 당신에게 말을 겁니다.
왜냐하면 AI 의료는 더 이상 미래가 아니라 지금 우리의 현실이기 때문입니다.
책의 구성 : 9부의 여정
1부 - AI 의료의 철학적 토대?
왜 지금 AI인가? 의료는 '과학'에서 '데이터'로 어떻게 이동하는가?
2부 - 진단의학과 AI?
영상 판독부터 병리 진단까지, 개인별 맞춤 진단의 현실과 미래.
3부 - 치료의학과 AI?
약물 선택, 수술 계획, 방사선 치료-AI가 바꾸는 치료의 풍경.
4부 - 예방의학과 AI?
질병이 발생하기 전에 예측하고 예방하는 맞춤 예방의 시대.
5부 - 의료교육과 인력?
의대생은 무엇을 배워야 하는가? 의료진은 어떻게 준비해야 하는가?
6부 - 의료윤리와 AI?
누가 책임지는가? 데이터는 누구의 것인가? 공정성은 어떻게 보장하는가?
7부 - 신약 개발과 임상시험?
AI가 신약 개발 기간을 10년에서 3년으로 단축할 수 있을까?
8부 - 원격의료와 디지털 헬스?
팬데믹 이후 가속화된 원격의료, 웨어러블 기기, 디지털 치료제.
9부 - 글로벌 헬스와 2050년 의료?
의료 불평등은 줄어들 것인가? 2050년 의사의 하루는 어떤 모습일까?
인상적인 장면들
한 환자의 선택?
AI는 환자에게 6개월의 연명 치료를 권했습니다. 그러나 환자가 진정 원한 것은 손자의 결혼식에 참석하는 것이었습니다. 알고리즘은 생존 기간을 계산할 수 있지만, 환자의 삶의 우선순위는 계산할 수 없습니다.
CT 판독의 역설?
AI는 폐에서 의심 병변을 발견하고 악성 가능성 85%라고 판단했습니다. 그러나 의사는 환자의 과거 기록을 확인한 후 양성으로 판단했습니다. 3년 전 같은 위치, 같은 크기의 병변이 있었고 변화가 없었던 것입니다. AI는 패턴을 찾지만, 의사는 맥락을 읽습니다.
성공한 AI, 실패한 AI?
어떤 병원은 AI를 도입해 진단 정확도를 높이고 의사의 업무 부담을 줄였습니다. 어떤 병원은 같은 기술에 거액을 투자했지만 결국 계약을 해지했습니다. 차이는 무엇이었을까요? 기술이 아니라 접근 방식이었습니다.
저자들의 메시지
"AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사가 환자에게 더 집중할 수 있도록 돕는 도구입니다."
-윤승천
"알고리즘은 패턴을 찾지만, 인간은 의미를 만듭니다. 둘 다 필요합니다."
?- 오인택
이 책이 던지는 질문들
ㆍ AI가 의사보다 정확하다면, 의사의 존재 이유는 무엇인가?
ㆍ 알고리즘이 결정한 치료를 환자가 거부할 권리가 있는가?
ㆍ 의료 데이터는 누구의 것인가? 병원? 환자? 기업?
ㆍ AI 오진의 책임은 누가 지는가? 개발자? 의사? 병원?
ㆍ 선진국과 개발도상국의 의료 격차는 AI로 줄어들 것인가, 벌어질 것인가?
ㆍ 2050년, 의사라는 직업은 어떤 모습일까?
이 책은 쉬운 답을 주지 않습니다. 대신, 독자가 스스로 생각하고 판단할 수 있는 질문과 통찰을 제공합니다.
출판사의 믿음
우리는 이 책이 세 부류의 독자에게 다가가기를 바랍니다.
첫째, 의료 현장에 있는 분들.?
AI를 두려워하는 의사, AI에 회의적인 간호사, AI 도입을 고민하는 병원장-모두에게 이 책은 현실적인 가이드가 될 것입니다.
둘째, 기술을 만드는 분들.?
알고리즘을 개발하는 엔지니어, AI 의료기기를 설계하는 기업, 투자를 결정하는 벤처캐피털-모두에게 이 책은 의료 현장의 복잡성을 이해하는 창이 될 것입니다.
셋째, 우리 모두.?
환자로서, 보호자로서, 시민으로서 우리는 AI 의료 시대를 살아갈 것입니다. 이 책은 우리의 선택이 미래를 만든다는 것을 보여줍니다.
마지막 문장
AI 의료의 시대는 이미 시작되었습니다. 우리는 선택의 기로에 서 있습니다. 기술을 맹목적으로 신뢰할 것인가? 아니면 두려워하며 거부할 것인가?
이 책은 제3의 길을 제시합니다.
알고리즘과 따뜻한 손이 공존하는 미래.?기술이 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 더 인간다워질 수 있도록 돕는 미래.그 미래는 우리가 어떤 질문을 던지고, 어떤 선택을 하느냐에 달려 있습니다.
이 책과 함께, 그 여정을 시작하십시오.
알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?
인간 중심의 의학
이 책은 전혀 다른 분야 두 사람의 만남에서 시작되었다.
한 사람은 40년 넘게 의료 현장을 지켜본 건강신문사 윤승천 대표다. 그는 수많은 의사들을 인터뷰하고, 환자들의 이야기를 기록하며, 한국 의료계의 변화를 목격해왔다. 의료의 본질이 무엇인지,
환자에게 진정으로 필요한 것이 무엇인지를 끊임없이 질문해 온 전문언론인이다.
다른 한 사람은 시인이자 공학 박사인 오인택이다. 그는 대학에서 학생들에게 AI를 가르치는 겸임교수이면서, 대기업 임원으로서 조직에 AI를 도입하는 일을 고민한다. 인문학과 기술, 시와 알고리즘 사이에서 균형을 찾아온 사람이다.
우리는 함께 책을 쓰기로 했다. 윤승천 대표는 시대가 변하면서 격변하는 의료 현장의 모습을, 오인택은 AI 기술의 언어를 담기로 했다. 단순한 분업이 아니라 진정한 협업이었다. 각 장을 쓸 때마다
우리는 서로의 초고를 읽고, 질문하고, 토론했다. 의료계의 시각으로 기술을 바라보고, 기술자의 시각으로 의료를 성찰했다.
하나의 장면, 두 개의 시선
2023년 봄, 오인택은 서울의 한 대학병원 영상의학과를 방문했다. 판독실에서 그가 목격한 장면은 이 책의 출발점이 되었다.
한 환자의 폐 CT 영상이 화면에 떠올랐다. AI는 7mm 크기의 결 절을 표시하며 "폐암 의심"이라고 제안했다. 그러나 의사는 환자의 3년 전 영상 기록을 확인했다. 같은 위치에 같은 크기의 결절이 있
었다. 변화가 없었다. 그는 "양성 육아종으로 판단"이라고 최종 판독했다.
오인택은 이 순간에서 AI의 놀라운 패턴 인식 능력과 동시에 그 한계를 보았다. 알고리즘은 이미지를 읽지만, 환자의 '시간'을 읽지 못했다.
같은 장면을 윤승천 대표에게 이야기했을 때, 그는 이렇게 말했다.
"그 의사가 과거 기록을 확인한 것은 단순히 의학적 판단이 아닙니다. 환자에게 불필요한 조직검사를 시키지 않으려는, 불안을 주지 않으려는 '돌봄'이었습니다. 40여년간 의료 현장을 취재하며 본 것은 바로 이런 순간들입니다. 데이터가 아니라 맥락, 알고리즘이 아니라 판단, 효율이 아니라 배려."
바로 그날 오후, 암병원 외래에서의 또 다른 장면. 70대 여성 환자가 항암치료 상담을 받으며 울고 있었다. AI가 분석한 최적의 치료 옵션도 있었고, 생존율 데이터도 있었다. 그러나 환자가 진정 원한 것은 달랐다.
"손자 결혼식에 참석할 수 있을까요?"
의사는 차트에서 눈을 떼고 환자의 손을 잡았다. 그리고 치료 계획을 다시 설명하기 시작했다. 이번에는 통계가 아니라, 삶의 질에 대해.
윤승천 대표는 이렇게 정리했다.
"의료는 질병을 치료하는 것이 아니라 사람을 돌보는 것입니다. AI가 아무리 발전해도, 이 본질을 잊으면 안 됩니다."
오인택은 덧붙였다.
"그러나 AI가 의사에게 더 많은 시간을 줄 수 있다면? 반복적인 판독에서 해방되어, 환자와 눈을 맞추고 손을 잡을 시간이 더 늘어난다면? 기술은 인간성을 위협할 수도 있지만, 동시에 그것을 회복
할 기회일 수도 있습니다."
왜 지금, 이 책인가
우리는 전환점에 서 있다.
ChatGPT가 등장한 2022년 이후, AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 의료 현장에서 AI는 이미 사용되고 있다. 영상 판독, 병리 진단, 유전자 분석, 신약 개발등등 진단, 치료, 예방할 것 없이-AI 없는 의료를 상상하기 어려운 시대가 오고 있다.
그러나 윤승천 대표가 의료계를 취재하며 경험하고 발견한 것은 현장의 혼란이었다.
"의사들은 아직 AI를 어떻게 사용해야 할지 막연합니다. 환자들은 또 AI 진단을 신뢰해야 할지 불안해합니다. 병원 경영진은 AI 도입에 막대한 투자를 하지만, 실제 효과는 불확실합니다. 모두가 AI
를 말하지만, 정작 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지를 제대로 아는 사람은 드뭅니다."
동시에 오인택이 대학 강의실과 기업 회의실에서 본 것은 기술과 현실의 괴리였다.
"AI 개발자들은 놀라운 알고리즘을 만들지만, 의료 현장의 복잡성을 이해하지 못합니다. 의료인들은 환자를 잘 알지만, AI의 작동 원리를 모릅니다. 학생들은 AI를 도구로 사용하지만, 그 한계를 비판적으로 사유하지 못합니다. 경영진은 AI를 전략으로 말하지만, 윤리적 딜레마를 간과합니다."
이 책은 바로 이 간극을 메우기 위해 쓰였다.
두 저자, 하나의 질문
윤승천 대표는 이 책에서 의료의 본질을 이야기한다. 40여년간 취재한 현장의 이야기, 의사와 환자의 목소리, 한국 의료 시스템의 현실, 그리고 무엇보다 사람을 살리고 돌보는 것이 무엇인지.
오인택은 이 책에서 AI의 원리와 가능성을 설명한다. 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 의료 데이터의 특성은 무엇인지, 기술의 한계는 어디까지인지. 그리고 공학자이면서 시인으로서, 기술이 인간에게 무엇을 의미하는지 함께 성찰한다.
우리가 함께 던지는 질문은 이것이다.
"알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?"
AI의 정확성과 인간의 공감, 데이터의 객관성과 돌봄의 주관성, 효율의 추구와 관계의 가치, 이 모든 것을 포기하지 않는 의료를 상상할 수 있을까?
이 책의 내용
이 책은 프롤로그와 에필로그를 포함하여 아홉 개의 부로 구성되어 있다.
1부 '왜 지금 AI의료가 필요한가'에서는 의료 AI의 철학적 토대를 놓는다. 윤승천 대표는 현대 의료가 직면한 과제들을 진단하고, 오인택은 AI의 기본 원리와 의료 데이터의 특성, 모델 구축과 평가 방
법을 설명한다. 하이데거와 레비나스의 사상이 21세기 AI 의료에 주는 통찰도 함께 탐구한다.
2부 '진단의학과 AI'에서는 개인별 맞춤진단의 현재를 살펴본다. 영상의학에서 AI 판독이 어떻게 진화해왔는지, 유전체 분석과 정밀의료가 어떻게 맞춤치료의 길을 여는지, 의료 의사결정 지원 시스템이 임상 경로를 어떻게 최적화하는지를 다룬다. 윤승천 대표는 현장 사례를, 오인택은 기술 메커니즘을 설명한다.
3부 '치료의학과 AI'에서는 개인별 맞춤치료의 최전선을 탐험한다. 약물치료, 수술적 치료, 방사선치료, 디지털 치료에 이르기까지, AI가 어떻게 치료의 정밀도를 높이고 부작용을 줄이며 회복을 앞당
기는지 구체적으로 살펴본다.
4부 '예방의학과 AI'에서는 개인별 맞춤예방의 가능성을 조명한다. 질병을 예측하고 조기 발견하는 알고리즘, 생활습관 개입과 행동 변화를 돕는 시스템, 환경과 공중보건에서 AI의 역할을 검토한다. 질병이 발생하기 전에 막는 것이야말로 진정한 의료 혁신이다.
5부 'AI 시대 의료교육과 의료인력, 의료환경의 변화'에서는 시스템 전체의 전환을 다룬다. 의료교육의 패러다임은 어떻게 바뀌어야 하는가? 의료인력의 역할은 어떻게 재정의되어야 하는가? 의료환경과 시스템은 AI와 어떻게 공존할 것인가? 이는 기술만의 문제가 아니라 제도와 문화의 변화를 요구한다.
6부 '의료윤리와 AI'에서는 가장 어려운 질문들과 마주한다. 누가 살고 누가 죽는가? 생명의 가치를 누가 어떻게 결정하는가? 규제와 거버넌스는 어떻게 설계되어야 안전한 AI를 보장할 수 있는가? 환자 경험은 어떻게 재구성되어야 하는가? 윤승천 대표는 의료 윤리의 관점에서, 오인택은 기술 윤리의 관점에서 접근한다.
7부 '신약개발과 임상시험에서의 AI 혁신'에서는 제약산업의 혁명을 목격한다. AI가 어떻게 신약개발 기간을 단축하고, 임상시험을 효율화하며, 실패에서 배우는 시스템을 구축하는지 살펴본다. 수십 년 걸리던 과정이 몇 년으로 압축되는 현장을 들여다본다.
8부 '원격의료와 디지털헬스케어의 미래'에서는 의료 공간의 확장을 다룬다. 원격의료는 어떻게 진화하는가? 가정 기반 의료와 디지털 치료는 어떤 가능성을 열어주는가? 그리고 이 모든 변화가 직면한 도전과 미래는 무엇인가?
9부 '글로벌 헬스와 형평성'에서는 가장 본질적인 질문을 던진다. 누구를 위한 AI인가? 기술이 의료 불평등을 해소할 것인가, 아니면 심화시킬 것인가? 그리고 2050년의 의료는 어떤 모습일까? 윤승천 대표는 환자 중심의 미래 의료 시스템을, 오인택은 기술이 가능하게 할 변화를 함께 상상한다.
각 부는 독립적으로 읽을 수 있지만, 함께 읽을 때 하나의 큰 형태가 완성된다. 우리는 답을 제시하기보다 질문을 던진다. 쉬운 결론을 내리기보다 복잡성을 인정한다.
누구를 위한 책인가
이 책은 의료인을 위한 책이다. AI를 이해하고, 그것을 어떻게 임상에 통합할지 고민하는 의사, 간호사, 의료기사, 의료관련학생, 의료 관리자들에게.
이 책은 AI 개발자를 위한 책이다. 의료의 본질을 이해하고, 진정으로 환자를 도울 수 있는 기술을 만들고자 하는 엔지니어들에게.
이 책은 일반 독자를 위한 책이다. 자신의 건강과 의료의 미래를 주체적으로 사유하고자 하는 모든 이들에게.
그리고 이 책은 경계에 선 이들을 위한 책이다. 여러 정체성 사이에서 균형을 찾는 이들, 서로 다른 세계를 연결하고자 하는 이들에게.
"과학에서 데이터로"
의사든, 약사, 간호사, 환자든, 학생이든
누구도 준비하고 대처하지 않으면 쓰나미에 휩쓸린다
2050년의 미래 의료는 어떤 모습일까?
2016년 알파고가 이세돌을 꺾은 후, 의료계는 AI 열풍에 휩싸였습니다. 대형 병원들은 거액을 투자해 AI 시스템을 도입했고, 언론은 "AI가 의사를 대체할 것"이라고 예측했습니다. 그러나 몇 년이 지난 지금, 의료 현장의 현실과 상황은 복잡합니다. 어떤 AI는 민감도 91%로 전문의와 동등한 성과를 냈지만, 어떤 시스템은 수백억 원의 투자에도 불구하고 계약이 해지되었습니다.
우리는 무엇을 놓쳤을까요?
이 책은 그 질문에서 시작합니다. 저자들은 단순히 "AI가 대단하다" 또는 "AI는 위험하다"라는 양극단을 거부합니다. 대신, 612페이지에 걸쳐 AI 의료의 성공과 실패, 가능성과 한계, 희망과 우려를 객관적으로 살펴봅니다. 이것은 기술서도 아니고 전문적인 의학서도 아닙니다. 이것은 변화의 한가운데 서 있는 지금 현재의 우리 모두를 위한 실용 안내서입니다.
두 세계의 만남
윤승천(의료평론가)은?지난 40여년간 국내 최첨단 의료현장을 경험한 전문 언론인으로 의료 현장의 복잡성과 실상을 그 누구보다 잘 알고 있습니다. 그는 AI가 의료 현장에서 실제로 어떻게 활용되고, 또 어떤 한계에 부딪히는지를 생생하게 목격했습니다. 의료기관, 의사, 환자와의 관계, 시스템의 모순, 이 모든 것을 꿰뚫는 그의 시선은 이 책에 깊이와 신뢰를 더합니다.
오인택(공학박사)은 ?알고리즘과 데이터의 본질을 이해하는 전문가입니다. 그는 AI가 실제로 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지, 어떤 조건에서 작동하고 어떤 상황에서 실패하는지를 명확히 설명합니다. 과장도 과소평가도 없이, 기술의 진짜 모습을 보여줍니다.
두 저자의 만남은 이론과 실전, 이상과 현실을 연결하는 다리가 되었습니다.
전문언론인과 공학자, 인문학과 과학, 의사, 환자와 기술, 이 모든 것이 이 책에서 대화를 시작합니다.
이 책이 특별한 세 가지 이유
1. 현장의 실제적 경험과 데이터가 만났습니다
이 책의 저자들은 단순히 문헌을 조사하거나 이론을 정리한 것이 아닙니다. 의료평론가 윤승천은 수십년간 의료현장을 경험하면서 AI가 실제 임상에서 어떻게 작동하는지 목격했습니다. AI 공학박사 오인택은 알고리즘의 설계 원리부터 한계까지 기술의 속살을 들여다봤습니다.
두 사람은 612페이지에 걸쳐 검증 가능한 사실만을 담았습니다. 스탠퍼드 대학의 피부암 AI 연구(129,000장 이미지 학습, 민감도 91%), FDA의 500개 이상 AI 의료기기 승인, 한국 식약처의 100개 이상 허가와 모든 수치는 출처가 명확하며, 75개의 참고문헌은 하나하나 실재를 확인했습니다.
이 책은 "카더라"같은 간접 인용이나 추상이 아니라 "이것이다"라는 사실을 말합니다. 근거 없는 추론도, 막연한 두려움도 아닌, 지금 이 순간 한국의 최첨단 의료 현장에서 벌어지고 있는 일들을 있는 그대로 보여줍니다.
2. 성공 뒤에 숨은 실패, 실패 속에 담긴 교훈
AI 의료를 다룬 대부분의 책은 둘 중 하나입니다. "AI가 모든 것을 해결할 것이다" 또는 "AI는 위험하다, 조심해야 한다." 하지만 현실은 그렇게 단순하지 않습니다.
이 책은 양면을 모두 보여줍니다.
ㆍ 어떤 AI는 의사가 놓친 초기 암을 발견해 환자의 생명을 구했습니다.
ㆍ 어떤 AI는 악성 가능성 85%라고 판단했지만, 의사가 환자의 수년 전 기록을 확인하고 양성으로
바로잡았습니다.
ㆍ 어떤 병원은 AI 도입으로 진단 속도를 2배 높이고 오진율을 절반으로 줄였습니다.
ㆍ 어떤 병원은 수백억 원을 투자했지만 결국 계약을 해지하고 다시 사람의 판단으로 돌아갔습니다.
저자들은 성공한 사례에서 무엇이 작동했는지, 실패한 사례에서 무엇이 문제였는지를 냉정하게 분석합니다. 차이를 만든 것은 기술의 성능이 아니라 접근 방식이었습니다. AI를 협력의 도구로 본 곳은 성공했고, AI에 모든 것을 맡기려 한 곳은 실패했습니다.
독자는 이 책을 통해 "AI가 좋은가, 나쁜가"라는 이분법적 단순한 질문이 아니라, "어떻게 사용해야 유용한가"라는 진짜 질문에 대한 답을 얻게 됩니다.
3. 이 책은 당신을 위한 책입니다
"이 책은 누구를 위한 것인가?"
답은 간단합니다.
지금 이 시대를 살아가는 모든 사람.
당신이 의사라면, 이 책은 AI를 경쟁자가 아닌 동료로 받아들이는 방법을 알려줍니다.?
당신이 AI 개발자라면, 알고리즘이 아무리 정교해도 현장의 맥락을 이해하지 못하면 실패한다는 것을 배웁니다.?
당신이 병원 경영진이라면, 어떤 AI에 투자해야 하고 어떤 접근을 피해야 하는지 판단할 기준을 얻습니다.?
당신이 정책 입안자라면, 혁신을 막지 않으면서도 환자를 보호하는 규제의 균형점을 발견합니다.?
당신이 환자 또는 보호자라면, 앞으로 마주할 AI 의료를 어떻게 이해하고 선택해야 하는지 알게 됩니다.?
당신이 미래를 준비하는 학생이라면, 10년 후 의료 현장에서 요구될 능력이 무엇인지 미리 볼 수 있습니다.
이 책은 전문 용어로 독자를 가르치려 하지 않습니다. 대신, 생생한 경험적 현장 이야기로 독자를 초대합니다. 복잡한 개념은 구체적인 사례로 풀어내고, 추상적인 윤리 논쟁은 실제 딜레마로 보여줍니다. 메시지는 명확하고, 질문은 현실적이며, 통찰은 실용적입니다.
당신이 의료관련분야 사람이든 아니든, AI를 알든 모르든, 이 책은 당신에게 말을 겁니다.
왜냐하면 AI 의료는 더 이상 미래가 아니라 지금 우리의 현실이기 때문입니다.
책의 구성 : 9부의 여정
1부 - AI 의료의 철학적 토대?
왜 지금 AI인가? 의료는 '과학'에서 '데이터'로 어떻게 이동하는가?
2부 - 진단의학과 AI?
영상 판독부터 병리 진단까지, 개인별 맞춤 진단의 현실과 미래.
3부 - 치료의학과 AI?
약물 선택, 수술 계획, 방사선 치료-AI가 바꾸는 치료의 풍경.
4부 - 예방의학과 AI?
질병이 발생하기 전에 예측하고 예방하는 맞춤 예방의 시대.
5부 - 의료교육과 인력?
의대생은 무엇을 배워야 하는가? 의료진은 어떻게 준비해야 하는가?
6부 - 의료윤리와 AI?
누가 책임지는가? 데이터는 누구의 것인가? 공정성은 어떻게 보장하는가?
7부 - 신약 개발과 임상시험?
AI가 신약 개발 기간을 10년에서 3년으로 단축할 수 있을까?
8부 - 원격의료와 디지털 헬스?
팬데믹 이후 가속화된 원격의료, 웨어러블 기기, 디지털 치료제.
9부 - 글로벌 헬스와 2050년 의료?
의료 불평등은 줄어들 것인가? 2050년 의사의 하루는 어떤 모습일까?
인상적인 장면들
한 환자의 선택?
AI는 환자에게 6개월의 연명 치료를 권했습니다. 그러나 환자가 진정 원한 것은 손자의 결혼식에 참석하는 것이었습니다. 알고리즘은 생존 기간을 계산할 수 있지만, 환자의 삶의 우선순위는 계산할 수 없습니다.
CT 판독의 역설?
AI는 폐에서 의심 병변을 발견하고 악성 가능성 85%라고 판단했습니다. 그러나 의사는 환자의 과거 기록을 확인한 후 양성으로 판단했습니다. 3년 전 같은 위치, 같은 크기의 병변이 있었고 변화가 없었던 것입니다. AI는 패턴을 찾지만, 의사는 맥락을 읽습니다.
성공한 AI, 실패한 AI?
어떤 병원은 AI를 도입해 진단 정확도를 높이고 의사의 업무 부담을 줄였습니다. 어떤 병원은 같은 기술에 거액을 투자했지만 결국 계약을 해지했습니다. 차이는 무엇이었을까요? 기술이 아니라 접근 방식이었습니다.
저자들의 메시지
"AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사가 환자에게 더 집중할 수 있도록 돕는 도구입니다."
-윤승천
"알고리즘은 패턴을 찾지만, 인간은 의미를 만듭니다. 둘 다 필요합니다."
?- 오인택
이 책이 던지는 질문들
ㆍ AI가 의사보다 정확하다면, 의사의 존재 이유는 무엇인가?
ㆍ 알고리즘이 결정한 치료를 환자가 거부할 권리가 있는가?
ㆍ 의료 데이터는 누구의 것인가? 병원? 환자? 기업?
ㆍ AI 오진의 책임은 누가 지는가? 개발자? 의사? 병원?
ㆍ 선진국과 개발도상국의 의료 격차는 AI로 줄어들 것인가, 벌어질 것인가?
ㆍ 2050년, 의사라는 직업은 어떤 모습일까?
이 책은 쉬운 답을 주지 않습니다. 대신, 독자가 스스로 생각하고 판단할 수 있는 질문과 통찰을 제공합니다.
출판사의 믿음
우리는 이 책이 세 부류의 독자에게 다가가기를 바랍니다.
첫째, 의료 현장에 있는 분들.?
AI를 두려워하는 의사, AI에 회의적인 간호사, AI 도입을 고민하는 병원장-모두에게 이 책은 현실적인 가이드가 될 것입니다.
둘째, 기술을 만드는 분들.?
알고리즘을 개발하는 엔지니어, AI 의료기기를 설계하는 기업, 투자를 결정하는 벤처캐피털-모두에게 이 책은 의료 현장의 복잡성을 이해하는 창이 될 것입니다.
셋째, 우리 모두.?
환자로서, 보호자로서, 시민으로서 우리는 AI 의료 시대를 살아갈 것입니다. 이 책은 우리의 선택이 미래를 만든다는 것을 보여줍니다.
마지막 문장
AI 의료의 시대는 이미 시작되었습니다. 우리는 선택의 기로에 서 있습니다. 기술을 맹목적으로 신뢰할 것인가? 아니면 두려워하며 거부할 것인가?
이 책은 제3의 길을 제시합니다.
알고리즘과 따뜻한 손이 공존하는 미래.?기술이 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 더 인간다워질 수 있도록 돕는 미래.그 미래는 우리가 어떤 질문을 던지고, 어떤 선택을 하느냐에 달려 있습니다.
이 책과 함께, 그 여정을 시작하십시오.
알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?
인간 중심의 의학
이 책은 전혀 다른 분야 두 사람의 만남에서 시작되었다.
한 사람은 40년 넘게 의료 현장을 지켜본 건강신문사 윤승천 대표다. 그는 수많은 의사들을 인터뷰하고, 환자들의 이야기를 기록하며, 한국 의료계의 변화를 목격해왔다. 의료의 본질이 무엇인지,
환자에게 진정으로 필요한 것이 무엇인지를 끊임없이 질문해 온 전문언론인이다.
다른 한 사람은 시인이자 공학 박사인 오인택이다. 그는 대학에서 학생들에게 AI를 가르치는 겸임교수이면서, 대기업 임원으로서 조직에 AI를 도입하는 일을 고민한다. 인문학과 기술, 시와 알고리즘 사이에서 균형을 찾아온 사람이다.
우리는 함께 책을 쓰기로 했다. 윤승천 대표는 시대가 변하면서 격변하는 의료 현장의 모습을, 오인택은 AI 기술의 언어를 담기로 했다. 단순한 분업이 아니라 진정한 협업이었다. 각 장을 쓸 때마다
우리는 서로의 초고를 읽고, 질문하고, 토론했다. 의료계의 시각으로 기술을 바라보고, 기술자의 시각으로 의료를 성찰했다.
하나의 장면, 두 개의 시선
2023년 봄, 오인택은 서울의 한 대학병원 영상의학과를 방문했다. 판독실에서 그가 목격한 장면은 이 책의 출발점이 되었다.
한 환자의 폐 CT 영상이 화면에 떠올랐다. AI는 7mm 크기의 결 절을 표시하며 "폐암 의심"이라고 제안했다. 그러나 의사는 환자의 3년 전 영상 기록을 확인했다. 같은 위치에 같은 크기의 결절이 있
었다. 변화가 없었다. 그는 "양성 육아종으로 판단"이라고 최종 판독했다.
오인택은 이 순간에서 AI의 놀라운 패턴 인식 능력과 동시에 그 한계를 보았다. 알고리즘은 이미지를 읽지만, 환자의 '시간'을 읽지 못했다.
같은 장면을 윤승천 대표에게 이야기했을 때, 그는 이렇게 말했다.
"그 의사가 과거 기록을 확인한 것은 단순히 의학적 판단이 아닙니다. 환자에게 불필요한 조직검사를 시키지 않으려는, 불안을 주지 않으려는 '돌봄'이었습니다. 40여년간 의료 현장을 취재하며 본 것은 바로 이런 순간들입니다. 데이터가 아니라 맥락, 알고리즘이 아니라 판단, 효율이 아니라 배려."
바로 그날 오후, 암병원 외래에서의 또 다른 장면. 70대 여성 환자가 항암치료 상담을 받으며 울고 있었다. AI가 분석한 최적의 치료 옵션도 있었고, 생존율 데이터도 있었다. 그러나 환자가 진정 원한 것은 달랐다.
"손자 결혼식에 참석할 수 있을까요?"
의사는 차트에서 눈을 떼고 환자의 손을 잡았다. 그리고 치료 계획을 다시 설명하기 시작했다. 이번에는 통계가 아니라, 삶의 질에 대해.
윤승천 대표는 이렇게 정리했다.
"의료는 질병을 치료하는 것이 아니라 사람을 돌보는 것입니다. AI가 아무리 발전해도, 이 본질을 잊으면 안 됩니다."
오인택은 덧붙였다.
"그러나 AI가 의사에게 더 많은 시간을 줄 수 있다면? 반복적인 판독에서 해방되어, 환자와 눈을 맞추고 손을 잡을 시간이 더 늘어난다면? 기술은 인간성을 위협할 수도 있지만, 동시에 그것을 회복
할 기회일 수도 있습니다."
왜 지금, 이 책인가
우리는 전환점에 서 있다.
ChatGPT가 등장한 2022년 이후, AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 의료 현장에서 AI는 이미 사용되고 있다. 영상 판독, 병리 진단, 유전자 분석, 신약 개발등등 진단, 치료, 예방할 것 없이-AI 없는 의료를 상상하기 어려운 시대가 오고 있다.
그러나 윤승천 대표가 의료계를 취재하며 경험하고 발견한 것은 현장의 혼란이었다.
"의사들은 아직 AI를 어떻게 사용해야 할지 막연합니다. 환자들은 또 AI 진단을 신뢰해야 할지 불안해합니다. 병원 경영진은 AI 도입에 막대한 투자를 하지만, 실제 효과는 불확실합니다. 모두가 AI
를 말하지만, 정작 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지를 제대로 아는 사람은 드뭅니다."
동시에 오인택이 대학 강의실과 기업 회의실에서 본 것은 기술과 현실의 괴리였다.
"AI 개발자들은 놀라운 알고리즘을 만들지만, 의료 현장의 복잡성을 이해하지 못합니다. 의료인들은 환자를 잘 알지만, AI의 작동 원리를 모릅니다. 학생들은 AI를 도구로 사용하지만, 그 한계를 비판적으로 사유하지 못합니다. 경영진은 AI를 전략으로 말하지만, 윤리적 딜레마를 간과합니다."
이 책은 바로 이 간극을 메우기 위해 쓰였다.
두 저자, 하나의 질문
윤승천 대표는 이 책에서 의료의 본질을 이야기한다. 40여년간 취재한 현장의 이야기, 의사와 환자의 목소리, 한국 의료 시스템의 현실, 그리고 무엇보다 사람을 살리고 돌보는 것이 무엇인지.
오인택은 이 책에서 AI의 원리와 가능성을 설명한다. 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 의료 데이터의 특성은 무엇인지, 기술의 한계는 어디까지인지. 그리고 공학자이면서 시인으로서, 기술이 인간에게 무엇을 의미하는지 함께 성찰한다.
우리가 함께 던지는 질문은 이것이다.
"알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?"
AI의 정확성과 인간의 공감, 데이터의 객관성과 돌봄의 주관성, 효율의 추구와 관계의 가치, 이 모든 것을 포기하지 않는 의료를 상상할 수 있을까?
이 책의 내용
이 책은 프롤로그와 에필로그를 포함하여 아홉 개의 부로 구성되어 있다.
1부 '왜 지금 AI의료가 필요한가'에서는 의료 AI의 철학적 토대를 놓는다. 윤승천 대표는 현대 의료가 직면한 과제들을 진단하고, 오인택은 AI의 기본 원리와 의료 데이터의 특성, 모델 구축과 평가 방
법을 설명한다. 하이데거와 레비나스의 사상이 21세기 AI 의료에 주는 통찰도 함께 탐구한다.
2부 '진단의학과 AI'에서는 개인별 맞춤진단의 현재를 살펴본다. 영상의학에서 AI 판독이 어떻게 진화해왔는지, 유전체 분석과 정밀의료가 어떻게 맞춤치료의 길을 여는지, 의료 의사결정 지원 시스템이 임상 경로를 어떻게 최적화하는지를 다룬다. 윤승천 대표는 현장 사례를, 오인택은 기술 메커니즘을 설명한다.
3부 '치료의학과 AI'에서는 개인별 맞춤치료의 최전선을 탐험한다. 약물치료, 수술적 치료, 방사선치료, 디지털 치료에 이르기까지, AI가 어떻게 치료의 정밀도를 높이고 부작용을 줄이며 회복을 앞당
기는지 구체적으로 살펴본다.
4부 '예방의학과 AI'에서는 개인별 맞춤예방의 가능성을 조명한다. 질병을 예측하고 조기 발견하는 알고리즘, 생활습관 개입과 행동 변화를 돕는 시스템, 환경과 공중보건에서 AI의 역할을 검토한다. 질병이 발생하기 전에 막는 것이야말로 진정한 의료 혁신이다.
5부 'AI 시대 의료교육과 의료인력, 의료환경의 변화'에서는 시스템 전체의 전환을 다룬다. 의료교육의 패러다임은 어떻게 바뀌어야 하는가? 의료인력의 역할은 어떻게 재정의되어야 하는가? 의료환경과 시스템은 AI와 어떻게 공존할 것인가? 이는 기술만의 문제가 아니라 제도와 문화의 변화를 요구한다.
6부 '의료윤리와 AI'에서는 가장 어려운 질문들과 마주한다. 누가 살고 누가 죽는가? 생명의 가치를 누가 어떻게 결정하는가? 규제와 거버넌스는 어떻게 설계되어야 안전한 AI를 보장할 수 있는가? 환자 경험은 어떻게 재구성되어야 하는가? 윤승천 대표는 의료 윤리의 관점에서, 오인택은 기술 윤리의 관점에서 접근한다.
7부 '신약개발과 임상시험에서의 AI 혁신'에서는 제약산업의 혁명을 목격한다. AI가 어떻게 신약개발 기간을 단축하고, 임상시험을 효율화하며, 실패에서 배우는 시스템을 구축하는지 살펴본다. 수십 년 걸리던 과정이 몇 년으로 압축되는 현장을 들여다본다.
8부 '원격의료와 디지털헬스케어의 미래'에서는 의료 공간의 확장을 다룬다. 원격의료는 어떻게 진화하는가? 가정 기반 의료와 디지털 치료는 어떤 가능성을 열어주는가? 그리고 이 모든 변화가 직면한 도전과 미래는 무엇인가?
9부 '글로벌 헬스와 형평성'에서는 가장 본질적인 질문을 던진다. 누구를 위한 AI인가? 기술이 의료 불평등을 해소할 것인가, 아니면 심화시킬 것인가? 그리고 2050년의 의료는 어떤 모습일까? 윤승천 대표는 환자 중심의 미래 의료 시스템을, 오인택은 기술이 가능하게 할 변화를 함께 상상한다.
각 부는 독립적으로 읽을 수 있지만, 함께 읽을 때 하나의 큰 형태가 완성된다. 우리는 답을 제시하기보다 질문을 던진다. 쉬운 결론을 내리기보다 복잡성을 인정한다.
누구를 위한 책인가
이 책은 의료인을 위한 책이다. AI를 이해하고, 그것을 어떻게 임상에 통합할지 고민하는 의사, 간호사, 의료기사, 의료관련학생, 의료 관리자들에게.
이 책은 AI 개발자를 위한 책이다. 의료의 본질을 이해하고, 진정으로 환자를 도울 수 있는 기술을 만들고자 하는 엔지니어들에게.
이 책은 일반 독자를 위한 책이다. 자신의 건강과 의료의 미래를 주체적으로 사유하고자 하는 모든 이들에게.
그리고 이 책은 경계에 선 이들을 위한 책이다. 여러 정체성 사이에서 균형을 찾는 이들, 서로 다른 세계를 연결하고자 하는 이들에게.
목차
목차
책머리에 : 알고리즘과 따뜻한 손은 공존할 수 있을까?
프롤로그 : 인간과 기계 사이의 경계1
1부
왜 지금 AI의료가 필요한가
제1장 왜 지금 '의학과 AI'인가?
1. 의료의 세 번째 물결 : 과학에서 데이터로
2. 의료혁신의 중심에 선 인공지능
3. 병원, 연구실, 기업이 만나는 경계의 시대
4. 인공지능 의사의 탄생과 인간의 불안
5. AI 혁신이 바꾸는 의사와 환자의 관계
6. 왜 지금인가?
제2장 인공지능의 기본 원리와 의학적 이해
1. 인공지능의 역사 : 튜링에서 GPT까지
2. 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 작동 원리
3. 의료 데이터와 알고리즘의 만남
4. 학습과 편향 : 의료 데이터의 딜레마
5. 의학에서'AI 이해력'의 필요성
제3장 의료 데이터와 정보 인프라의 진화
1. 병원 지하의 디지털 우주
2. 종이 차트의 추억
3. 디지털 혁명, 그리고 세 가지 약자
4. 데이터의 더러운 비밀
5. 해킹된 병원
6. 손목의 병원
7. 빅데이터라는 환상
8. 에스토니아의 실험
9. 팬데믹이 가르쳐준 것(팬데믹의 교훈)
제4장 의료 AI 모델의 구축과 평가
1. 화려한 논문 뒤의 진실
2. 데이터 수집 : 첫 번째 산
3. 공개 데이터셋, 그리고 그 한계
4. 합성 데이터, 새로운 희망?
5. 라벨링 : 천사의 눈물
6. Active Learning : 똑똑하게 라벨링하기
7. Transfer Learning : 남의 지식 빌려쓰기
제5장 철학적 토대 : 기술과 인간, 돌봄의 의미
1. 프랑켄슈타인의 후예들
2. 하이데거의 불안
3. 레비나스, 타자의 얼굴
4. 부버, 나와 너
5. 돌봄의 윤리
6. 기술적 이성의 한계
7. 인간 너머, 포스트휴먼의 미래
8. 기술과 인간, 함께 가는 길
2부
진단의학과 AI : 개인별 맞춤진단(영상과 혈액)
제1장 AI 판독의 여정
1. 방사선과 의사의 악몽
2. 첫 AI 판독의 아침
3. 유방촬영의 혁명
4. 뇌졸중, 시간과의 전쟁
5. 폐결절, 흡연자의 공포
6. 골절 찾기, 응급실의 파수꾼
7. 병리학, 슬라이드 속의 우주
제2장 정밀의료와 유전체 분석, 맞춤치료의 시대
1. 30억 글자의 비밀
2. 에밀리의 기적
3. 암은 하나가 아니다
4. 액체생검, 혈액 한 방울의 마법
5. AI가 유전체를 읽다
6. 신약개발의 혁명
7. 정밀의료의 그림자
8. 한국의 도전과 기회
제3장 의료 의사결정 지원과 임상 경로 최적화
1. 3시간의 결정
2. 체크리스트의 힘
3. 알고리즘이 속삭이다
4. 길을 잃은 환자
5. 처방의 함정
6. 중환자실의 예측자
7. 의사는 AI를 따를 것인가
8. 최적화의 한계
3부
치료의학과 AI : 개인별 맞춤치료
제1장 약물치료
1. 정밀 약물치료의 시대
2. 약물유전체학(Pharmacogenomics)과 AI
3. 용량 최적화의 과학
4. 약물 표적 발굴
5. 개인맞춤 항암치료의 시대
6. 만성질환 약물치료의 개인화
7. 정신과 약물치료의 난제
8. 항생제 스튜어드십(Antimicrobial Stewardship) : AI의 역할
9. 약물치료의 미래: AI와 인간의 협력
제2장 수술적 치료
1. 수술실의 혁명
2. 영상에서 3D 모델로
3. 수술 위험도의 과학적 예측
4. 로봇 수술의 진화
5. 수술 후 합병증의 조기 발견
6. ERAS와 개인화된 회복 경로
7. 정밀수술의 극한: 신경외과와 안과
8. 이식 수술: 생명을 나누는 결정
9. 수술의 미래
제3장 방사선치료
1. 보이지 않는 칼
2. 윤곽 그리기 : 가장 지루하고 중요한 작업
3. 치료 계획의 예술과 과학
4. 적응 방사선치료 : 움직이는 표적 맞히기
5. 정밀 방사선 수술 : 뇌종양을 칼 없이 제거하다
6. 사이버나이프와 SBRT : 몸 어디든 정밀타격
7. 부작용 예측 : 누가 위험한가?
8. 양성자치료 : 더 정밀한 선택
9. 방사선 생물학과 개인화
10. 방사선 중입자 치료
11. 방사선치료의 미래
제4장 디지털 치료
1. 약도 수술도 아닌 치료
2. 불면증 : 잠 못 이루는 밤의 해결사
3. 우울증 : 침묵의 병과의 싸움
4. 당뇨병 : 매일의 관리를 돕는 동반자
5. 만성 통증 : 마약 없이 통증을 다스리다
6. 정신건강과 신체 건강의 통합
7. 효율의 혁명 : 규제와 윤리
8. 미래: 인간과 AI의 협력
4부
예방의학과 AI : 개인별 맞춤예방
제1장 질병 예측과 조기 발견
1. 암이 오기 전에
2. 누가 암에 걸릴 것인가
3. 영상에서 암을 찾아내다
4. 피 한 방울로 암을 찾다
5. 심장마비를 예측하다
6. 당뇨병이 오기 전에
7. 기억이 사라지기 전에
8. 감염병: 나를 아는 것이 예방의 시작
9. 예방의학의 미래
제2장 생활습관 개입과 행동 변화
1. 알면서도 못 바꾸는 것들
2. 당신의 몸이 말하는 것
3. 움직여야 사는데 움직일 수가 없다
4. 잠이 보약인데 잠을 못 잔다
5. 스트레스 : 보이지 않는 적
6. 중독 : 빠지기 전에 막는다
7. 행동 변화의 과학
8. 행동 변화의 미래
제3장 환경과 공중보건
1. 보이지 않는 위협
2. 숨쉬는 공기를 알다
3. 기후변화 : 건강의 새로운 위협
4. 일터의 숨은 위험
5. 불평등한 건강
6. 예방접종의 새로운 과학
7. 건강하게 늙어가기
8. 예방의학의 미래
5. 병원 운영의 최적화
5부
AI 시대 의료교육과 의료인력, 의료환경의 변화
제1장 의료교육의 패러다임 전환
1. 의대생이 된다는 것
2. 의학 교육의 위기
3. AI 기반 개인 맞춤 학습
4. 가상 현실과 증강 현실
5. 의사소통 훈련 : 말하기 어려운 대화
6. 팀 기반 학습과 협업
7. 평가의 혁신
8. 평생 학습의 시작
9. 의학 교육의 미래
제2장 의료인력의 역할 재정의
1. 아침 7시, 병원
2. 의사 : 진단가에서 치료 설계자로
3. 간호사 : 데이터 입력자에서 환자 옹호자로
4. 약사 : 조제사에서 약물치료 전문가로
5. 의료기사 : 데이터 생산자에서 진단 파트너로
6. 팀 기반 진료의 실현
7. 소진과 웰빙 : 돌보는 자를 돌보기
8. 새로운 직업들
9. 의료인력의 미래
제3장 의료환경과 시스템의 변화
1. 병원이 사라진다
2. 원격의료의 진화
3. 병원의 재구상
4. 스마트 병원
6. 데이터 중심 병원
7. 의료 비용과 가치
8. 의료 형평성
9. 글로벌 헬스
10. 의료 환경의 미래
6부
의료윤리와 AI, 새로운 딜레마들
제1장 누가 살고 누가 죽는가 : 생명의 가치를 묻다
1. 트리아지의 딜레마
2. AI 트리아지와 편향
3. 블랙박스의 판결
4. 데이터는 누구의 것인가
5. 의사는 AI를 따라야 하는가
6. 알고리즘의 공정성
7. 동의는 진정한 동의인가
8. 의사의 소외
9. 미래의 윤리적 지형
제2장 규제와 거버넌스, 안전한 AI를 위하여
1. 테라노스의 교훈
2. FDA의 고민
3. 유럽의 다른 길
4. 한국의 모색
5. 자율규제의 환상
6. 승인 후의 세상
7. 거버넌스, 누가 결정하는가
8. 글로벌 협력의 필요성
9. 규제의 미래
10. 규제는 안전장치다
제3장 환자 경험의 재구성
1. 진료실의 벽 : 보이지 않는 장벽
2. 환자 포털 : 정보의 문이 열리다
3. AI 의료 챗봇 : 24시간 나의 건강 비서
4. 가상 병동 : 병원이 집으로 온다
5. 개인 맞춤형 헬스케어 : 나만을 위한 건강 설계
6. 온라인 환자 커뮤니티 : 함께 싸우는 힘
7. 환자 경험의 재설계, 그리고 균형
7부
신약개발과 임상시험에서의 AI 혁신
제1장 AI 신약개발의 새벽
1. 실험실의 밤샘
2. 분자의 우주
3. AlphaFold의 혁명
4. 생성 AI, 분자를 그리다
제2장 임상시험의 혁신
1. 임상시험의 병목
2. AI가 환자를 찾다
3. 가상 임상시험
4. 적응형 임상시험
5. 디지털 바이오마커와 원격 모니터링
제3장 실패에서 배우다
1. 프랑스 렌의 비극
2. 영국의 사이토카인 폭풍
3. 실패 데이터베이스
4. 신약개발의 미래
8부
원격의료와 디지털헬스케어의 미래
제1장 원격의료의 진화
1. 섬의 할머니 : 의료 사각지대의 비극
2. 1990년대의 꿈 : 오래된 가능성
3. 팬데믹이 바꾼 세상 : 강제된 혁신
4. 스마트폰 진료실 : 온디맨드 의료
5. 정신건강, 화면 너머의 치료
제2장 가정 기반 의료와 디지털 치료
1. 집이 병원이다 : 원격 환자 모니터링
2. 디지털 치료제 : 약 없이 앱으로 치료
3. 의사가 없는 오지 : 글로벌 헬스케어
4. 모니터링의 미래 : 예측적 의료
제3장 원격의료의 도전과 미래
1. 원격의료의 한계와 우려
2. 규제와 정책의 과제
3. 기술의 미래 (2035년의 모습)
4. 인간성의 보존
5. 미래를 향하여
9부
글로벌 헬스와 형평성 : 누구를 위한 AI인가
제1장 누구를 위한 AI인가
1. 두 개의 병원 : 같은 지구, 다른 세계
2. 10/90 격차 : 연구 투자의 불평등
3. 데이터 식민주의 : 새로운 착취의 형태
4. 접근성의 벽 : 다섯 가지 장벽
5. 적정 기술의 희망 : 현실적인 해결책
6. 파트너십의 모델 : 협력의 다양한 형태
7. 인도주의적 AI : 사명으로 움직이는 조직들
8. 윤리적 프레임워크 : 글로벌 헬스 AI의 원칙
9. 한국의 역할 : 다리가 되는 나라
10. 미래를 향한 질문 : 우리의 선택
제2장 미래를 상상하다: 2050년의 의료
1. 아침의 시작: 건강 모니터링의 일상화
2. 병원 없는 병원 : 가상 진료의 완성
3. 수술실의 교향곡 : 로봇과 AI의 협업
4. 암이 사라지는 날 : 암 치료의 혁명
5. 노화를 멈추다 : 수명 연장의 현실화
6. 정신이 육체를 만나다 : 정신 건강의 혁명
7. 팬데믹의 끝 : 감염병 대응의 진화
8. 의사의 새로운 모습 : 2050년 의사의 하루
에필로그 : 인간과 기계, 그 사이의 의료
마지막 환자
우리가 걸어온 길
기계가 할 수 없는 것들
증강된 의료인
그림자도 있다
환자의 목소리
우리가 선택하는 미래
경계에서
마지막 생각
참고문헌
프롤로그 : 인간과 기계 사이의 경계1
1부
왜 지금 AI의료가 필요한가
제1장 왜 지금 '의학과 AI'인가?
1. 의료의 세 번째 물결 : 과학에서 데이터로
2. 의료혁신의 중심에 선 인공지능
3. 병원, 연구실, 기업이 만나는 경계의 시대
4. 인공지능 의사의 탄생과 인간의 불안
5. AI 혁신이 바꾸는 의사와 환자의 관계
6. 왜 지금인가?
제2장 인공지능의 기본 원리와 의학적 이해
1. 인공지능의 역사 : 튜링에서 GPT까지
2. 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 작동 원리
3. 의료 데이터와 알고리즘의 만남
4. 학습과 편향 : 의료 데이터의 딜레마
5. 의학에서'AI 이해력'의 필요성
제3장 의료 데이터와 정보 인프라의 진화
1. 병원 지하의 디지털 우주
2. 종이 차트의 추억
3. 디지털 혁명, 그리고 세 가지 약자
4. 데이터의 더러운 비밀
5. 해킹된 병원
6. 손목의 병원
7. 빅데이터라는 환상
8. 에스토니아의 실험
9. 팬데믹이 가르쳐준 것(팬데믹의 교훈)
제4장 의료 AI 모델의 구축과 평가
1. 화려한 논문 뒤의 진실
2. 데이터 수집 : 첫 번째 산
3. 공개 데이터셋, 그리고 그 한계
4. 합성 데이터, 새로운 희망?
5. 라벨링 : 천사의 눈물
6. Active Learning : 똑똑하게 라벨링하기
7. Transfer Learning : 남의 지식 빌려쓰기
제5장 철학적 토대 : 기술과 인간, 돌봄의 의미
1. 프랑켄슈타인의 후예들
2. 하이데거의 불안
3. 레비나스, 타자의 얼굴
4. 부버, 나와 너
5. 돌봄의 윤리
6. 기술적 이성의 한계
7. 인간 너머, 포스트휴먼의 미래
8. 기술과 인간, 함께 가는 길
2부
진단의학과 AI : 개인별 맞춤진단(영상과 혈액)
제1장 AI 판독의 여정
1. 방사선과 의사의 악몽
2. 첫 AI 판독의 아침
3. 유방촬영의 혁명
4. 뇌졸중, 시간과의 전쟁
5. 폐결절, 흡연자의 공포
6. 골절 찾기, 응급실의 파수꾼
7. 병리학, 슬라이드 속의 우주
제2장 정밀의료와 유전체 분석, 맞춤치료의 시대
1. 30억 글자의 비밀
2. 에밀리의 기적
3. 암은 하나가 아니다
4. 액체생검, 혈액 한 방울의 마법
5. AI가 유전체를 읽다
6. 신약개발의 혁명
7. 정밀의료의 그림자
8. 한국의 도전과 기회
제3장 의료 의사결정 지원과 임상 경로 최적화
1. 3시간의 결정
2. 체크리스트의 힘
3. 알고리즘이 속삭이다
4. 길을 잃은 환자
5. 처방의 함정
6. 중환자실의 예측자
7. 의사는 AI를 따를 것인가
8. 최적화의 한계
3부
치료의학과 AI : 개인별 맞춤치료
제1장 약물치료
1. 정밀 약물치료의 시대
2. 약물유전체학(Pharmacogenomics)과 AI
3. 용량 최적화의 과학
4. 약물 표적 발굴
5. 개인맞춤 항암치료의 시대
6. 만성질환 약물치료의 개인화
7. 정신과 약물치료의 난제
8. 항생제 스튜어드십(Antimicrobial Stewardship) : AI의 역할
9. 약물치료의 미래: AI와 인간의 협력
제2장 수술적 치료
1. 수술실의 혁명
2. 영상에서 3D 모델로
3. 수술 위험도의 과학적 예측
4. 로봇 수술의 진화
5. 수술 후 합병증의 조기 발견
6. ERAS와 개인화된 회복 경로
7. 정밀수술의 극한: 신경외과와 안과
8. 이식 수술: 생명을 나누는 결정
9. 수술의 미래
제3장 방사선치료
1. 보이지 않는 칼
2. 윤곽 그리기 : 가장 지루하고 중요한 작업
3. 치료 계획의 예술과 과학
4. 적응 방사선치료 : 움직이는 표적 맞히기
5. 정밀 방사선 수술 : 뇌종양을 칼 없이 제거하다
6. 사이버나이프와 SBRT : 몸 어디든 정밀타격
7. 부작용 예측 : 누가 위험한가?
8. 양성자치료 : 더 정밀한 선택
9. 방사선 생물학과 개인화
10. 방사선 중입자 치료
11. 방사선치료의 미래
제4장 디지털 치료
1. 약도 수술도 아닌 치료
2. 불면증 : 잠 못 이루는 밤의 해결사
3. 우울증 : 침묵의 병과의 싸움
4. 당뇨병 : 매일의 관리를 돕는 동반자
5. 만성 통증 : 마약 없이 통증을 다스리다
6. 정신건강과 신체 건강의 통합
7. 효율의 혁명 : 규제와 윤리
8. 미래: 인간과 AI의 협력
4부
예방의학과 AI : 개인별 맞춤예방
제1장 질병 예측과 조기 발견
1. 암이 오기 전에
2. 누가 암에 걸릴 것인가
3. 영상에서 암을 찾아내다
4. 피 한 방울로 암을 찾다
5. 심장마비를 예측하다
6. 당뇨병이 오기 전에
7. 기억이 사라지기 전에
8. 감염병: 나를 아는 것이 예방의 시작
9. 예방의학의 미래
제2장 생활습관 개입과 행동 변화
1. 알면서도 못 바꾸는 것들
2. 당신의 몸이 말하는 것
3. 움직여야 사는데 움직일 수가 없다
4. 잠이 보약인데 잠을 못 잔다
5. 스트레스 : 보이지 않는 적
6. 중독 : 빠지기 전에 막는다
7. 행동 변화의 과학
8. 행동 변화의 미래
제3장 환경과 공중보건
1. 보이지 않는 위협
2. 숨쉬는 공기를 알다
3. 기후변화 : 건강의 새로운 위협
4. 일터의 숨은 위험
5. 불평등한 건강
6. 예방접종의 새로운 과학
7. 건강하게 늙어가기
8. 예방의학의 미래
5. 병원 운영의 최적화
5부
AI 시대 의료교육과 의료인력, 의료환경의 변화
제1장 의료교육의 패러다임 전환
1. 의대생이 된다는 것
2. 의학 교육의 위기
3. AI 기반 개인 맞춤 학습
4. 가상 현실과 증강 현실
5. 의사소통 훈련 : 말하기 어려운 대화
6. 팀 기반 학습과 협업
7. 평가의 혁신
8. 평생 학습의 시작
9. 의학 교육의 미래
제2장 의료인력의 역할 재정의
1. 아침 7시, 병원
2. 의사 : 진단가에서 치료 설계자로
3. 간호사 : 데이터 입력자에서 환자 옹호자로
4. 약사 : 조제사에서 약물치료 전문가로
5. 의료기사 : 데이터 생산자에서 진단 파트너로
6. 팀 기반 진료의 실현
7. 소진과 웰빙 : 돌보는 자를 돌보기
8. 새로운 직업들
9. 의료인력의 미래
제3장 의료환경과 시스템의 변화
1. 병원이 사라진다
2. 원격의료의 진화
3. 병원의 재구상
4. 스마트 병원
6. 데이터 중심 병원
7. 의료 비용과 가치
8. 의료 형평성
9. 글로벌 헬스
10. 의료 환경의 미래
6부
의료윤리와 AI, 새로운 딜레마들
제1장 누가 살고 누가 죽는가 : 생명의 가치를 묻다
1. 트리아지의 딜레마
2. AI 트리아지와 편향
3. 블랙박스의 판결
4. 데이터는 누구의 것인가
5. 의사는 AI를 따라야 하는가
6. 알고리즘의 공정성
7. 동의는 진정한 동의인가
8. 의사의 소외
9. 미래의 윤리적 지형
제2장 규제와 거버넌스, 안전한 AI를 위하여
1. 테라노스의 교훈
2. FDA의 고민
3. 유럽의 다른 길
4. 한국의 모색
5. 자율규제의 환상
6. 승인 후의 세상
7. 거버넌스, 누가 결정하는가
8. 글로벌 협력의 필요성
9. 규제의 미래
10. 규제는 안전장치다
제3장 환자 경험의 재구성
1. 진료실의 벽 : 보이지 않는 장벽
2. 환자 포털 : 정보의 문이 열리다
3. AI 의료 챗봇 : 24시간 나의 건강 비서
4. 가상 병동 : 병원이 집으로 온다
5. 개인 맞춤형 헬스케어 : 나만을 위한 건강 설계
6. 온라인 환자 커뮤니티 : 함께 싸우는 힘
7. 환자 경험의 재설계, 그리고 균형
7부
신약개발과 임상시험에서의 AI 혁신
제1장 AI 신약개발의 새벽
1. 실험실의 밤샘
2. 분자의 우주
3. AlphaFold의 혁명
4. 생성 AI, 분자를 그리다
제2장 임상시험의 혁신
1. 임상시험의 병목
2. AI가 환자를 찾다
3. 가상 임상시험
4. 적응형 임상시험
5. 디지털 바이오마커와 원격 모니터링
제3장 실패에서 배우다
1. 프랑스 렌의 비극
2. 영국의 사이토카인 폭풍
3. 실패 데이터베이스
4. 신약개발의 미래
8부
원격의료와 디지털헬스케어의 미래
제1장 원격의료의 진화
1. 섬의 할머니 : 의료 사각지대의 비극
2. 1990년대의 꿈 : 오래된 가능성
3. 팬데믹이 바꾼 세상 : 강제된 혁신
4. 스마트폰 진료실 : 온디맨드 의료
5. 정신건강, 화면 너머의 치료
제2장 가정 기반 의료와 디지털 치료
1. 집이 병원이다 : 원격 환자 모니터링
2. 디지털 치료제 : 약 없이 앱으로 치료
3. 의사가 없는 오지 : 글로벌 헬스케어
4. 모니터링의 미래 : 예측적 의료
제3장 원격의료의 도전과 미래
1. 원격의료의 한계와 우려
2. 규제와 정책의 과제
3. 기술의 미래 (2035년의 모습)
4. 인간성의 보존
5. 미래를 향하여
9부
글로벌 헬스와 형평성 : 누구를 위한 AI인가
제1장 누구를 위한 AI인가
1. 두 개의 병원 : 같은 지구, 다른 세계
2. 10/90 격차 : 연구 투자의 불평등
3. 데이터 식민주의 : 새로운 착취의 형태
4. 접근성의 벽 : 다섯 가지 장벽
5. 적정 기술의 희망 : 현실적인 해결책
6. 파트너십의 모델 : 협력의 다양한 형태
7. 인도주의적 AI : 사명으로 움직이는 조직들
8. 윤리적 프레임워크 : 글로벌 헬스 AI의 원칙
9. 한국의 역할 : 다리가 되는 나라
10. 미래를 향한 질문 : 우리의 선택
제2장 미래를 상상하다: 2050년의 의료
1. 아침의 시작: 건강 모니터링의 일상화
2. 병원 없는 병원 : 가상 진료의 완성
3. 수술실의 교향곡 : 로봇과 AI의 협업
4. 암이 사라지는 날 : 암 치료의 혁명
5. 노화를 멈추다 : 수명 연장의 현실화
6. 정신이 육체를 만나다 : 정신 건강의 혁명
7. 팬데믹의 끝 : 감염병 대응의 진화
8. 의사의 새로운 모습 : 2050년 의사의 하루
에필로그 : 인간과 기계, 그 사이의 의료
마지막 환자
우리가 걸어온 길
기계가 할 수 없는 것들
증강된 의료인
그림자도 있다
환자의 목소리
우리가 선택하는 미래
경계에서
마지막 생각
참고문헌
저자
저자
윤승천
의료평론가
의학전문기자이자 의료평론가, 시인으로, 40여년간 한국의 최첨단 의료 현장을 누비며 의료의 실상과 이면을 깊이 탐구해온 전문 저널리스트다. 문학을 전공한 시인이면서 1984년 의학전문기자로 언론계에 입문, 현재도 현역으로 왕성하게 활동하며 의료계와 일반 대중들과의 가교역할을 하고 있다.
1995년『KBS건강365』에 당시 의대교육과 전문의제도, 특진제(지정진료제), 임 상의학박사제도, 의료전달체계, 의료편중, 의료분쟁등의 문제점과 실태를 심층 취재한 기획기사를 연재, 큰 반향을 일으켰다.
그의 시선은 항상 환자를 향해 있다.
"환자가 아픈만큼 치료받을 수 있는 세상"
이것이 그가 평생 추구해온 신념이다.
생노병사(生老病死)조차 빈익빈 부익부(貧益貧 富益富)로 나뉘는 현실 속에서, 그는 의료가 기술의 진보만이 아니라 인간의 존엄을 지키는 일이어야 한다고 믿는다.
AI 의료 시대를 맞아, 그는 새로운 질문을 던진다. AI가 암을 진단하고, 알고리즘이 치료법을 제안하는 시대에, 환자는 진정 더 나은 치료를 받게 될 것인가? 화려한 기술이 의료 현장에서 실패하는 이유는 무엇인가? 의사와 AI는 어떻게 협력해야 하는가?
이 책 《AI와 의학의 미래》는 그러한 질문에 대한 답을 찾는 여정이다. IT공학박사이자 AI전문가인 오인택과의 협업을 통해, 윤승천은 의료 현장의 복잡성과 AI 기술의 가능성을 균형있게 조명한다. 40여년간 축적된 현장 경험과 통찰이 이 책에 깊이와 현실감을 더한다.
"AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사가 환자에게 더 집중할 수 있도록 돕는 도구다."
?- 윤승천의 핵심 메시지
그는 기술의 발전이 환자의 삶을 개선하는 방향으로 나아가야 한다고 믿으며, 이 책을 통해 AI 의료 시대에도 변하지 않아야 할 가치-인간 중심의 의학-을 이야기한다.
의학전문기자이자 의료평론가, 시인으로, 40여년간 한국의 최첨단 의료 현장을 누비며 의료의 실상과 이면을 깊이 탐구해온 전문 저널리스트다. 문학을 전공한 시인이면서 1984년 의학전문기자로 언론계에 입문, 현재도 현역으로 왕성하게 활동하며 의료계와 일반 대중들과의 가교역할을 하고 있다.
1995년『KBS건강365』에 당시 의대교육과 전문의제도, 특진제(지정진료제), 임 상의학박사제도, 의료전달체계, 의료편중, 의료분쟁등의 문제점과 실태를 심층 취재한 기획기사를 연재, 큰 반향을 일으켰다.
그의 시선은 항상 환자를 향해 있다.
"환자가 아픈만큼 치료받을 수 있는 세상"
이것이 그가 평생 추구해온 신념이다.
생노병사(生老病死)조차 빈익빈 부익부(貧益貧 富益富)로 나뉘는 현실 속에서, 그는 의료가 기술의 진보만이 아니라 인간의 존엄을 지키는 일이어야 한다고 믿는다.
AI 의료 시대를 맞아, 그는 새로운 질문을 던진다. AI가 암을 진단하고, 알고리즘이 치료법을 제안하는 시대에, 환자는 진정 더 나은 치료를 받게 될 것인가? 화려한 기술이 의료 현장에서 실패하는 이유는 무엇인가? 의사와 AI는 어떻게 협력해야 하는가?
이 책 《AI와 의학의 미래》는 그러한 질문에 대한 답을 찾는 여정이다. IT공학박사이자 AI전문가인 오인택과의 협업을 통해, 윤승천은 의료 현장의 복잡성과 AI 기술의 가능성을 균형있게 조명한다. 40여년간 축적된 현장 경험과 통찰이 이 책에 깊이와 현실감을 더한다.
"AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사가 환자에게 더 집중할 수 있도록 돕는 도구다."
?- 윤승천의 핵심 메시지
그는 기술의 발전이 환자의 삶을 개선하는 방향으로 나아가야 한다고 믿으며, 이 책을 통해 AI 의료 시대에도 변하지 않아야 할 가치-인간 중심의 의학-을 이야기한다.
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