김현호 서울성모병원 교수 “소아 채혈 부담 줄이는 AI, 3년 내 의료기기 인허가 목표”

(etnews.com)

전자신문 IT2026년 9월 22일AI 산업

김현호 서울성모병원 교수 “소아 채혈 부담 줄이는 AI, 3년 내 의료기기 인허가 목표”

서울성모병원 연구팀이 채혈 없이 소아 환자의 혈중 이산화탄소 농도를 추정하는 AI 기술의 특허를 확보하고, 3년 내 소프트웨어 의료기기(SaMD) 인허가를 통해 비침습적 모니터링의 상용화를 추진한다.

이 글의 핵심 포인트

1소아 환자의 채혈 없이 혈중 이산화탄소 농도를 추정하는 AI 기술 개발
2날숨 수치에 체온, 연령, 환기량 등 10가지 변수를 결합하여 예측 오차를 기존 방식 대비 23% 감소시킴
3현재 기반 기술의 특허 등록 절차 진행 중이며, 3년 내 소프트웨어 의료기기(SaMD) 인허가 목표
4신생아 및 영아로 연구 범위를 확대하기 위해 고해상도 생체신호 수집 인프라 구축 중
5수익성 외에도 저개발국가 활용 가능성 등 사회적 가치와 정밀 의료 구현을 지향

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

소아 및 신생아 환자에게 치명적일 수 있는 반복적 채혈의 고통과 실혈 위험을 AI 기술로 획기적으로 줄일 수 있기 때문이다. 이는 단순한 편의를 넘어 환자 안전과 정밀 의료 수준을 높이는 기술적 진보를 의미한다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기존의 비침습적 방식인 호기말 이산화탄소 측정은 실제 혈중 수치와 오차가 크다는 한계가 있었다. 연구팀은 여기에 체온, 연령, 분당 환기량 등 다각적인 생체 데이터를 결합하여 예측 정확도를 기존 방식 대비 23% 향상시키는 AI 모델을 구축했다.

업계에 어떤 영향을 주나?

의료 AI 스타트업들에게 '데이터 인프라 구축'과 'SaMD 인허가'라는 명확한 로드맵을 제시한다. 특히 단순 알고리즘 개발을 넘어, 병원 내에서 끊김 없이 고해해상도 생체신호를 수집할 수 있는 환경을 구축하는 것이 기술 경쟁력의 핵심임을 시사한다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

소아/신생아 시장은 수익성이 낮아 외면받기 쉽지만, 글로벌 저개발국가로의 확장성과 사회적 가치가 매우 크다. 국내 기업들은 기술적 우위와 함께 임상 현장에서의 유효성을 입증할 수 있는 병원과의 강력한 파트너십을 확보하는 것이 필수적이다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 연구는 의료 AI가 단순한 '진단 보조'를 넘어 '침습적 처치 대체'라는 실질적인 임상적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 사례다. 특히 데이터의 양보다 '끊김 없는 고해상도 데이터 수집 환경'이 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소라는 통찰은, 의료 AI 스타트업들이 알고리즘 고도화만큼이나 병원 내 데이터 파이프라인 구축에 집중해야 함을 시사한다.

다만, 상용화 과정에서의 리스크도 분명하다. AI 추정치가 실제 혈액 검사 결과와 일치함을 입증하기 위한 대규모 임상 검증 과정은 막대한 비용과 시간을 요구하며, 의료기기 인허가(SaMD)를 획득하기까지의 규제 장벽 또한 매우 높다. 따라서 창업자들은 기술적 완성도뿐만 아니라, 규제 대응 전략과 함께 임상 현장에서의 실질적인 워크플로우 통합 가능성을 동시에 고려하는 전략적 접근이 필요하다.

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