법무법인 바른, 병원 AI 전환·규제 대응 전략 포럼 9월 8일 개최…의료데이터 보호법제 종합 대응

핵심 요약

- 법무법인 바른, 병원 AI 전환 및 규제 대응 전략 포럼을 2026년 9월 8일 개최 예정 - 의료 AI 도입 시 AI기본법, 디지털의료제품 규제, 개인정보보호법, 의료법 등 다층적 법제 대응 필요성 강조 - 의료데이터 활용과 개인정보 보호 간 균형점 모색이 병원 AI 전환의 핵심 과제로 부상

주요 내용

법무법인 바른(대표변호사 이동훈, 23기)이 2026년 9월 8일 '병원 AI 전환·규제 대응 전략' 포럼을 개최한다고 밝혔다. 이번 포럼은 의료기관의 AI 도입이 가속화되는 상황에서 관련 법제도에 대한 종합적인 대응 전략을 제시하기 위해 마련되었다.

이동훈 대표변호사는 "의료 AI의 성공적인 도입을 위해서는 AI 규제뿐 아니라 디지털의료제품 및 의료기기 관련 규제, 개인정보 보호와 의료데이터 활용, 의료법 등 다양한 법·제도에 대한 종합적인 대응이 필요하다"고 강조했다. 2026년 현재 AI기본법 시행과 함께 의료 분야 AI 활용이 급증하면서, 의료기관들은 다층적 규제 환경에 직면하고 있다.

특히 의료 AI는 진단·치료 지원, 환자 모니터링, 의료영상 분석 등 민감한 개인정보를 다루는 만큼, 개인정보보호법과 의료법상 의료정보 보호 규정을 동시에 준수해야 하는 복잡성을 갖는다. 식약처의 디지털치료기기 허가 기준, 보건복지부의 의료데이터 활용 가이드라인, 개인정보보호위원회의 가명정보 처리 기준 등이 교차 적용되는 상황이다.

의료기관들은 AI 도입 시 ①AI 알고리즘의 의료기기 해당 여부 판단 ②학습데이터의 개인정보 비식별화 적정성 ③AI 의사결정의 설명가능성 확보 ④의료인의 최종 판단 책임 명확화 등을 사전에 검토해야 한다. 이번 포럼은 이러한 실무적 쟁점들에 대한 구체적 해법을 제시할 것으로 기대된다.

전문가 시각

의료 AI 도입 시 가장 주의해야 할 지점은 학습데이터 구축 단계의 개인정보 보호 체계 설계다. ISMS-P 관점에서 볼 때, 의료데이터는 민감정보이자 고유식별정보를 포함하는 경우가 많아 수집·이용·제공 전 과정에서 법적 근거 확보, 안전성 확보조치 이행, 영향평가 수행이 필수적이다. 특히 AI 학습용 데이터셋 구축 시 가명처리만으로는 불충분할 수 있으며, k-익명성, l-다양성 등 재식별 위험도 평가를 병행해야 한다.

또한 AI 진단·처방 보조 시스템의 경우 자동화된 의사결정으로 인한 환자 권리 침해 가능성도 고려해야 한다. AI기본법상 고위험 AI 시스템에 해당할 경우 설명 요구권 보장, 이의제기 절차 마련, 인간 개입 장치 확보 등이 요구된다. 의료기관은 AI 도입 전 개인정보 영향평가(PIA)와 AI 영향평가를 통합 수행하고, 의료윤리위원회 검토를 거쳐 거버넌스 체계를 구축하는 것이 바람직하다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

민감정보 처리 시 안전성 확보조치 강화 (개인정보보호법 제23조, 제29조): 의료정보는 건강정보로서 민감정보에 해당하며, AI 학습 시 별도 동의 또는 법령상 근거가 필요하다. ISMS-P 인증 시 민감정보 암호화, 접근권한 관리, 처리 내역 로깅 등 강화된 기술적·관리적 보호조치 이행 여부가 중점 심사된다.

개인정보 영향평가(PIA) 수행 의무 (개인정보보호법 제33조): 민감정보를 활용한 AI 시스템 구축은 대규모 개인정보 처리에 해당해 영향평가 대상이 된다. AI 알고리즘의 개인정보 처리 흐름, 재식별 위험, 자동화 의사결정 영향 등을 평가하고 개인정보보호위원회에 제출해야 한다.