최근 글로벌 헬스케어 IT 시장에서는 흥미로운 변화가 나타나고 있다. 헬스케어 IT 평가기관인 KLAS가 발표한 '2026년 미국 급성기 병원 전자건강기록(EHR) 시장 보고서'에 따르면 2025년 EHR 도입·교체가 결정된 병원 수는 전년 대비 40% 감소했다. 대규모 EHR 도입이나 교체에 대한 의사결정은 신중해진 반면, 많은 의료기관은 보다 빠른 재무적·운영적 성과를 기대할 수 있는 AI와 운영 효율화 기술로 투자 우선순위를 옮기고 있다. AI가 더 이상 의료정보시스템 주변을 맴도는 부가 기능이 아니라는 뜻이다. 이제 AI는 헬스케어 IT의 핵심 투자 영역으로 들어오고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 국내외 의료정보 업계에서 가장 자주 등장하는 화두 역시 'AI 네이티브'(AI Native)다. 새롭게 등장하는 의료정보시스템의 비전에서도 AI는 빠지기 어려운 핵심 요소가 되고 있다. 진료기록을 요약하고, 필요한 정보를 찾아주며, 임상의의 의사결정을 지원하는 기능이 대표적이다. 앞으로는 이러한 AI가 별도의 기능으로 존재하는 것을 넘어 의료진의 업무 흐름 곳곳에 자연스럽게 스며드는 방향으로 발전하게 될 것이다. 그런데 여기서 한 가지 질문을 던져볼 필요가 있다. AI 기능을 많이 탑재하면 그것으로 AI 네이티브가 되는 것일까? 그렇지는 않다. AI 네이티브를 판가름하는 중요한 기준은 어떤 AI를 가지고 있느냐보다 시스템이 어디에서 출발했느냐에 있다. 기존 시스템 위에 필요한 AI 기능을 하나씩 덧붙이는 것과 시스템 자체를 처음부터 AI 활용을 전제로 설계하는 것은 다르다. 전자가 필요한 AI 솔루션을 연결하는 '플러그인'에 가깝다면, 후자는 시스템 전체의 '아키텍처(설계 구조)'에 관한 문제다. AI 네이티브 의료정보시스템에서 AI는 별도의 메뉴 하나로 존재해서는 안 된다. 진료기록을 요약하고, 필요한 정보를 찾아주며, 임상의의 의사결정을 보조하는 과정이 자연스럽게 업무 흐름 속에 통합돼야 한다. 하지만 이것만으로도 충분하지 않다. 오늘 가장 뛰어난 AI도 몇 년 뒤에는 낡은 기술이 될 수 있기 때문이다. ◇AI 기술은 매우 빠르게 변한다 AI 기술의 변화 속도는 매우 빠르다. 새로운 모델과 서비스가 계속 등장하고, 기존 모델도 끊임없이 업데이트된다. 결국 AI 네이티브의 진짜 경쟁력은 특정 시점에 가장 좋은 AI를 탑재하는 데 있지 않다. 앞으로 등장할 더 나은 AI를 얼마나 쉽게 받아들이고, 교체하고, 확산...
[AI하스피탈 인사이트]〈2〉AI 네이티브의 조건, 왜 클라우드가 먼저일까?
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