최종편집일2026.10.11 (일)
서울아산병원이 국내 의료기관 최초로 외부 인터넷과 완전히 단절된 폐쇄망 환경에서 구동되는 ‘프라이빗 AI 지식 검색 시스템’을 구축하고 본격 운영에 들어갔다고 밝혔다.
◆클라우드 의존도 ‘제로’…온프레미스 방식으로 보안 극대화
프라이빗 AI는 외부 클라우드에 데이터를 전송하지 않고 기관 내부 서버에서만 AI 모델을 운용하는 방식이다.
의료 데이터에는 환자의 진료 기록과 검사 결과 등 민감한 개인정보가 포함돼 있어 엄격한 보안이 필수적이지만, 기존 생성형 AI는 외부 클라우드와의 연결이 불가피해 정보 유출 우려가 제기돼왔다.
서울아산병원은 이러한 한계를 해소하기 위해 모든 서버와 데이터를 병원 내부에서만 운용하는 ‘온프레미스(On-premise)’ 방식을 채택했다.
이를 통해 외부 클라우드 의존도를 0%로 낮추고, 생성형 AI의 이점을 활용하면서도 환자 정보가 병원 밖으로 유출되지 않는 최고 수준의 데이터 보호 체계를 구현했다.
외부 솔루션 업체에 의존하지 않고 병원 내 IT 인력이 직접 시스템을 개발해 기술 자립도도 높였다.
◆질문 한 번으로 수백 페이지 임상 프로토콜 즉시 검색
이 시스템을 활용하면 의료진은 방대한 임상 가이드라인이나 업무 규정을 일일이 찾아볼 필요 없이 질문 한 번으로 수 초 내에 정확한 답변을 얻을 수 있다.
예컨대 패혈증 의심 환자가 발생한 긴급 상황에서 '초기 대응 프로토콜과 항생제 투여 지침'을 입력하면, 시스템이 수백 페이지 분량의 데이터베이스를 검색해 1시간 이내 시행해야 할 검사 리스트, 수액 요법, 항생제 투여 세부 지침, 진단 기준 등을 즉각 제시한다. 답변에는 해당 정보의 출처도 함께 명시된다.
기관삽입관 탈거 시 응급 처치 및 재삽관 프로토콜, 법정 감염병 확진 환자 발생 시 신고 절차 등 매뉴얼 확인이 필수적인 긴급 상황에서도 AI가 제공하는 객관적 근거를 토대로 신속하게 대응할 수 있다.
◆벡터 데이터베이스·RAG 결합…‘AI 환각’ 구조적 차단
시스템의 기술적 핵심은 벡터 데이터베이스와 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)의 결합이다.
벡터 데이터베이스는 문서 내용을 AI가 의미 단위로 이해·검색할 수 있는 형태로 변환해 저장하는 기술로, 키워드 일치 방식의 일반 데이터베이스와 달리 질문의 맥락과 의미까지 파악해 관련성 높은 문서를 찾아낸다.
RAG는 AI가 답변을 생성할 때 반드시 데이터베이스 내 실제 문서를 근거로 삼도록 강제하는 기술이다.
AI가 실제 저장된 문서를 먼저 검색·참고한 뒤 답변을 구성하기 때문에 근거 없이 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 ‘환각(Hallucination) 현상’을 구조적으로 차단한다.
의료 분야에서 특히 치명적일 수 있는 환각 문제를 원천 방지했다는 점에서 의미가 크다.
◆‘샌드박스형 외부 검색 엔진’…최신 정보 보완 계획
서울아산병원은 폐쇄망 환경의 특성상 외부 최신 정보를 실시간으로 반영하기 어렵다는 한계를 보완하기 위해 ‘샌드박스형 외부 검색 엔진’을 별도로 운영한다는 계획이다.
이 엔진은 외부 검색이 필요한 경우에도 환자 개인을 특정할 수 없도록 완전히 익명 처리된 질문만을 외부로 내보내는 방식으로 작동한다.
병원 내부 정보는 외부로 유출하지 않으면서 필요한 최신 의학 정보만 안전하게 가져오는 별도 통로를 마련하는 것이다.
김영학 서울아산병원 디지털정보혁신본부장은 “이번 시스템은 보안과 AI 활용이라는 두 과제를 동시에 해결하며, 폐쇄망 환경에서도 AI를 온전히 활용할 수 있음을 직접 증명했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 시스템을 지속적으로 고도화하며 데이터 유출 걱정 없는 신뢰 기반의 디지털 의료 혁신을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]
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