챗GPT 이어서 클로드도 헬스케어

앤드로픽이 자사의 인공지능 모델인 클로드(Claude)를 의료와 생명과학 분야로 넓힌 ‘의료용 클로드(Claude for Healthcare)’를 11일(현지시각) 선보였다. 이는 경쟁사인 오픈AI가 ‘챗GPT 헬스 챗GPT 헬스
목차 챗GPT 헬스란 무엇인가? 챗GPT 헬스의 등장 배경 및 발전 과정 챗GPT 헬스의 핵심 기술 및 원리 주요 활용 사례 및 응용 분야 현재 동향 및 서비스 현황 미래 전망 및 과제 1. 챗GPT 헬스란 무엇인가? 챗GPT 헬스는 OpenAI가 개발한 인공지능 챗봇인 챗GPT의 건강 및 웰빙 전용 서비스이다. 이 서비스는 사용자의 건강 정보를 통합하고 분석하여 개인화된 건강 관리 및 이해를 돕는 것을 목표로 한다. 단순한 건강 정보 검색을 넘어, 사용자의 의료 기록, 웨어러블 기기 데이터, 웰니스 앱 정보 등을 기반으로 맞춤형 조언과 설명을 제공한다. 이는 사용자가 자신의 건강 데이터를 더 잘 이해하고, 건강 목표를 달성하는 데 필요한 실질적인 가이드를 얻을 수 있도록 설계되었다. 챗GPT 헬스는 개인의 건강 여정을 지원하는 '개인 슈퍼 비서'의 역할을 수행하며, 사용자가 건강 관련 질문에 대해 더 많은 정보와 준비를 갖추도록 돕는다. 2. 챗GPT 헬스의 등장 배경 및 발전 과정 OpenAI는 전 세계적으로 매주 2억 3천만 명 이상의 사용자가 챗GPT에 건강 관련 질문을 하는 등 건강 분야에 대한 높은 수요를 확인하였다. 매일 4천만 명 이상의 사용자가 건강 관련 질문을 위해 챗GPT를 이용한다는 보고도 있다. 이러한 높은 수요를 보다 안전하고 효과적으로 지원하기 위해 OpenAI는 챗GPT 헬스를 개발하게 되었다. 이 서비스는 2년 이상에 걸쳐 60개국, 260명 이상의 의료진과 긴밀히 협력하여 개발되었다. 의료 전문가들과의 협업은 건강 관련 질문에 대한 답변이 얼마나 유용하고 잠재적으로 해로울 수 있는지 이해하는 데 중점을 두었으며, 60만 회 이상의 모델 출력에 대한 피드백이 30개 이상의 초점 영역에 걸쳐 제공되었다. 이러한 협력을 통해 챗GPT 헬스는 임상 기준에 기반한 평가 체계인 '헬스벤치(HealthBench)'를 통해 모델의 안전성과 명확성을 검증하였다. 헬스벤치는 5,000개의 다중 턴 대화와 262명의 의사가 작성한 평가 기준을 포함하며, 모델의 임상적 정확성, 의사소통 품질, 상황 인식 등 48,562개의 고유한 기준을 측정한다. 이는 시험 스타일의 벤치마크를 넘어 실제 의료 시나리오에서 AI 모델의 성능과 안전성을 평가하도록 설계되었다. 헬스벤치 평가 결과, OpenAI의 최신 모델들은 지난 몇 달 동안 헬스벤치 성능이 28% 향상되는 등 빠른 발전을 보였다. 3. 챗GPT 헬스의 핵심 기술 및 원리 챗GPT 헬스는 민감한 건강 정보를 안전하게 처리하기 위한 강화된 보안 및 개인정보 보호 기술을 기반으로 작동한다. 이는 사용자의 신뢰를 확보하고 의료 데이터의 특수성을 반영하기 위한 필수적인 요소이다. 3.1. 개인정보 보호 및 보안 아키텍처 챗GPT 헬스는 건강 관련 대화와 데이터를 일반 챗GPT와 분리된 전용 공간에 암호화하여 저장한다. 이러한 아키텍처적 분리는 건강 관련 데이터가 일반 채팅 기록으로 유출되지 않도록 하며, 비건강 관련 대화가 민감한 의료 파일이나 기억에 접근할 수 없도록 보장한다. 모든 챗GPT 통신은 기본적으로 전송 중 및 저장 중 암호화되지만, 챗GPT 헬스는 건강 데이터의 민감성을 고려하여 목적에 맞는 암호화 프로토콜을 도입하여 추가적인 보호 계층을 제공한다. 특히, 챗GPT 헬스 내의 대화는 OpenAI의 파운데이션 모델 학습에 사용되지 않는다. 이는 사용자 개인정보 보호를 위한 핵심적인 약속이다. 사용자는 자신의 건강 데이터를 언제든지 확인하고, 편집하고, 삭제할 수 있는 완전한 통제권을 가지며, 연결된 애플리케이션의 접근 권한도 즉시 해지할 수 있다. 또한, 다단계 인증(Multi-factor authentication)을 통해 무단 접근으로부터 계정을 보호하는 추가적인 보안 계층을 설정할 수 있다.</p&p> 3.2. 데이터 연동 기술 챗GPT 헬스는 사용자의 흩어진 건강 데이터를 한곳으로 통합하기 위해 다양한 서드파티 웰니스 앱 및 의료 기록과의 안전한 연동을 지원한다. 주요 연동 대상에는 Apple Health, MyFitnessPal, Peloton, Weight Watchers, Function, AllTrails, Instacart 등이 포함된다. 이러한 연동을 통해 사용자는 수면 패턴, 활동량, 영양 정보, 운동 루틴 등 다양한 웰니스 데이터를 챗GPT 헬스에 제공할 수 있다. 미국 내 전자 의료 기록(EHR) 연동은 디지털 헬스 기업인 b.well Connected Health와의 파트너십을 통해 이루어진다. b.well은 미국 소비자를 위한 가장 크고 안전한 연결된 건강 데이터 네트워크 중 하나로, 높은 산업 표준의 데이터 보안 및 개인정보 보호를 준수한다. 이 파트너십을 통해 미국 사용자는 자신의 임상 기록, 검사 결과, 방문 요약, 건강 이력 등을 챗GPT 헬스와 안전하게 동기화하여 보다 개인화된 답변을 받을 수 있다. 챗GPT 헬스는 필요한 최소한의 데이터에만 접근하며, 모든 서드파티 앱은 OpenAI의 엄격한 개인정보 보호 및 보안 요구 사항을 충족해야 한다. 4. 주요 활용 사례 및 응용 분야 챗GPT 헬스는 사용자가 자신의 건강을 더 잘 이해하고 관리할 수 있도록 다양한 기능을 제공하여, 개인의 건강 여정을 지원하는 데 중점을 둔다. 4.1. 건강 정보 통합 및 분석 챗GPT 헬스는 의료 기록, 웨어러블 기기, 웰니스 앱 등 여러 소스에 흩어진 건강 데이터를 통합하여 전반적인 건강 추세를 파악하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 사용자는 혈액 검사 결과를 업로드하여 콜레스테롤, 혈당, 비타민 수치 등의 추세를 확인하고, 이를 이해하기 쉬운 언어로 설명받을 수 있다. 복잡한 의학 용어나 검사 결과를 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 변환해주는 능력은 환자의 건강 문해력(Health Literacy)을 높이는 데 기여한다. 또한, 수면 패턴, 활동량, 영양 섭취 등 다양한 건강 지표를 시간 경과에 따라 추적하고 분석하여, 사용자가 자신의 라이프스타일이 건강에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있도록 돕는다. 4.2. 개인 맞춤형 건강 조언 및 관리 개인의 건강 데이터와 목표에 기반한 맞춤형 웰니스 가이드를 제공하는 것이 챗GPT 헬스의 핵심 기능 중 하나이다. 사용자의 식단 기록, 운동 루틴, 수면 패턴 등을 분석하여 개인에게 최적화된 식단 관리 계획, 운동 루틴 조언, 수면 개선 전략 등을 제안한다. 예를 들어, MyFitnessPal과 연동하여 영양 조언과 레시피를 제공하거나, Peloton과 연동하여 맞춤형 운동 제안을 할 수 있다. 이러한 맞춤형 조언은 사용자가 건강 목표를 설정하고 달성하는 데 필요한 동기 부여와 실질적인 방법을 제공하며, 치료 계획 준수율을 높이는 데 기여할 수 있다. 4.3. 의료진과의 소통 지원 챗GPT 헬스는 사용자가 의료진과 더욱 효과적으로 소통할 수 있도록 돕는 중요한 역할을 한다. 진료 전 필요한 질문 목록을 준비하거나, 의사의 지시사항 및 치료 계획을 이해하기 쉬운 형태로 요약해 줌으로써 환자가 진료 과정에 더 적극적으로 참여하도록 돕는다. 이는 환자가 진료실에서 궁금한 점을 잊지 않고 질문하고, 복잡한 의료 정보를 정확히 이해하며, 치료 계획을 잘 따를 수 있도록 지원한다. 결과적으로 환자와 의료진 간의 의사소통을 개선하고, 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 5. 현재 동향 및 서비스 현황 챗GPT 헬스는 현재 초기 사용자 그룹에게 우선 제공되고 있으며, 향후 몇 주 내 웹과 iOS를 통해 모든 사용자에게 순차적으로 확대될 예정이다. 안드로이드 지원도 곧 이루어질 예정이다. 서비스는 유럽 경제 지역(EEA), 스위스, 영국을 제외한 지역의 ChatGPT Free, Go, Plus, Pro 플랜 사용자에게 제공된다. 의료 기록 연동 및 일부 앱 기능은 현재 미국에서만 제공되며, Apple Health 연동은 iOS 기기가 필요하다. OpenAI는 챗GPT 헬스가 진단이나 치료를 목적으로 하지 않으며, 의료 전문가의 역할을 보완하는 도구임을 명확히 강조한다. 이는 AI가 의료 분야에서 보조적인 역할을 수행하며, 최종적인 의료 결정은 항상 의료 전문가에 의해 이루어져야 한다는 중요한 원칙을 제시한다. 사용자가 건강 관련 대화를 일반 챗GPT에서 시작할 경우, 추가적인 보호를 위해 챗GPT 헬스 공간으로 이동할 것을 제안하기도 한다. 6. 미래 전망 및 과제 챗GPT 헬스는 AI 기반 헬스케어 시장에서 개인 맞춤형 건강 관리의 새로운 가능성을 제시하며, 향후 데이터 연동 및 인사이트를 지속적으로 확장할 계획이다. 그러나 동시에 여러 윤리적, 기술적 과제에 직면해 있다. 6.1. AI 헬스케어의 발전 방향 인공지능은 환자 교육, 간단한 증상 체크, 행정 업무 자동화 등 다양한 의료 분야에서 활용될 잠재력을 가지고 있으며, 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. AI는 방대한 의료 문헌을 효율적으로 처리하고, 환자 기록을 요약하며, 진단 및 치료 옵션을 제안하여 의료진의 의사 결정을 지원할 수 있다. 또한, 원격 환자 모니터링을 통해 환자 상태 변화를 조기에 감지하고, 의료 인력 부족 문제를 완화하는 데 도움을 줄 수 있다. OpenAI는 의료 전문가, 관리자, 연구자들이 HealthBench 및 GDPval을 통해 임상, 연구, 운영 워크플로우에 맞춰 조정 및 평가된 GPT-5 기반 모델을 사용할 수 있는 'ChatGPT for Healthcare'와 같은 보안 작업 공간도 구상하고 있다. 이는 증거 검색, 기관 정책과의 연동, 퇴원 요약 및 환자 지침을 위한 재사용 가능한 템플릿 등을 강조한다. 궁극적으로 AI는 의료 서비스 접근성을 확대하고, 환자 참여를 증진하며, 의료 결과를 개선하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 6.2. 윤리적 고려 및 한계 AI 기반 헬스케어 서비스의 발전과 함께 민감한 건강 정보의 오용 및 유출 우려, AI의 환각(hallucination) 현상, 그리고 의료 조언의 정확성 및 신뢰성 확보는 여전히 중요한 과제로 남아있다. 특히 AI 모델이 훈련된 데이터셋의 편향성으로 인해 특정 인구 집단에 대한 불공정한 의료 결정을 초래할 수 있다는 점은 심각한 윤리적 문제로 지적된다. 또한, AI 시스템의 '블랙박스' 특성으로 인해 의사 결정 과정의 투명성이 부족하고, 오류 발생 시 책임 소재를 규명하기 어렵다는 문제도 제기된다. 챗GPT 헬스는 HIPAA(미국 건강보험 양도 및 책임에 관한 법률)가 소비자 건강 제품에는 적용되지 않음을 명시하며, 자체적인 엄격한 데이터 보안 정책을 따르고 있다. HIPAA는 주로 의료 제공자, 건강 보험 플랜 및 이들의 비즈니스 파트너가 보유한 보호 대상 건강 정보(PHI)를 보호하는 데 중점을 둔다. 그러나 대부분의 소비자 건강 앱과 웨어러블은 이 생태계 밖에 존재하므로, 사용자가 직접 입력하거나 생성하는 데이터는 일반적으로 HIPAA의 보호를 받지 않는다. 이로 인해 사용자가 AI 서비스에 의료 기록을 업로드할 경우, 기존 의료 환경에서 적용되던 법적 보호 장치를 상실할 수 있다는 비판도 제기된다. OpenAI는 챗GPT 헬스가 진단이나 치료를 위한 것이 아니며, 의료 전문가의 조언을 대체할 수 없음을 지속적으로 강조하고 있다. 아일랜드의 한 남성이 챗GPT의 조언을 믿고 의사 진료를 미루다 만성 질환 진단을 받은 사례는 AI 의료 조언의 위험성을 보여주는 대표적인 예시이다. 따라서 AI 헬스케어 기술을 책임감 있게 배포하기 위해서는 명확한 윤리적 프레임워크를 구축하고, 데이터 보호 규정을 준수하며, 환자의 안전과 신뢰를 최우선으로 고려하는 것이 필수적이다. 미국에서는 '건강 정보 개인정보 보호 개혁법(HIPRA)'과 같은 새로운 법안이 제안되어, 건강 및 피트니스 앱과 같은 기술에 대한 건강 개인정보 보호를 HIPAA 이상으로 확대하려는 움직임도 있다. 이는 AI 헬스케어의 윤리적, 법적 환경이 지속적으로 진화하고 있음을 보여준다. 참고 문헌 OpenAI launches ChatGPT Health to connect data from health apps, medical records. (2026, January 7). Retrieved from https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGpbKa0bW9YO2J61IRlZ-mdabkzEB-9eUCpjS9mK2Iu24UeUHlQB3RCR4WKD9Tz6-z27wpd-t_uej4dNCbda0NVTxOy0ZiZsorgR23X4z-jVKp6L_HTQBxA4Cm1ck7dIxuGYbPaggsRzbFNPfrm3rhv5q2lRd2h1fzHoFSezkCDNszEs8ojk9sf1TYK8EYREHwQtLVDxBlcSPNl3QUUjLpPkHZkkN5GVYQWnt52xEQCDWMId8tk4e5NmZZF8Q== Ethical Issues of Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare - PMC - NIH. 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’를 내놓은 지 딱 일주일 만의 일이다. 두 회사의 움직임은 AI 기업들 사이의 의료 시장 경쟁이 얼마나 뜨거워지고 있는지 잘 보여준다. 이제 의료 분야에서 AI 기술이 정말 중요한 역할을 맡게 되었다는 뜻이다.

앤드로픽은 이미 2025년 10월에 ‘생명과학용 클로드’를 발표하며 연구와 신약 개발 분야에 뛰어든 바 있다. 이번 의료용 클로드 발표는 그 범위를 병원 진료와 운영 전반으로 넓혔다는 데 큰 의미가 있다. 특히 이번 전략은 세계적인 행사인 ‘제이피모건 헬스케어 컨퍼런스’에서 발표되었는데, 이는 규제가 까다로운 의료 시장에서도 클로드가 실제로 유용하게 쓰일 수 있음을 자신 있게 보여준 것이다.

의료용 클로드는 미국 의료정보보호법(HIPAA)을 철저히 지키는 안전한 환경을 바탕으로 의사, 보험사, 그리고 환자들에게 서비스를 제공한다. 여기에는 최신 모델인 ‘클로드 오퍼스(Opus) 4.5’가 사용되어 의료 및 과학 작업의 정확도와 믿음직함을 한층 높였다. 이 모델은 데이터를 분석하고 결과를 예측하는 능력이 뛰어나서, 복잡하고 어려운 의료 데이터를 척척 처리해 낸다.

의료용 클로드는 미국의 주요 의료 보험 데이터나 국제 질병 분류(ICD‑10), 의학 논문 데이터베이스인 펍메드(PubMed) 같은 중요한 자료들과 바로 연결된다. 덕분에 보고서를 쓰거나 사전에 승인을 받는 것 같은 귀찮은 행정 업무를 자동으로 처리할 수 있다. 또한, 의료 정보를 주고받는 표준 기술(FHIR)을 활용해 앱을 만들거나, 사용자가 원하는 대로 맞춤형 도구(Agent Skills)를 설정해 특정 업무를 AI에게 맡길 수도 있다.

헬스엑스(HealthEx)나 펑션 헬스(Function Health) 같은 서비스와도 연동되어, 사용자가 자신의 건강 기록을 안전하게 확인할 수 있도록 돕는다. 이때 사용되는 개인 정보는 클로드를 학습시키는 데 절대 쓰이지 않으며, 사생활 보호 규칙을 엄격하게 지킨다. 이 외에도 메디데이터(Medidata)나 여러 임상시험 정보 사이트와 연결되어 새로운 약을 개발하는 계획을 세우거나 복잡한 문서를 작성하고, 연구 과정을 지켜보는 일까지 도와준다.

클로드는 앞으로 병원의 행정 업무를 효율적으로 만들고, 연구 속도를 높이며, 환자를 위한 서비스를 강화하는 데 큰 도움을 줄 것이다. 특히 의료 정보를 안전하게 보호하고 법을 준수하는 것을 강조하고 있어, 사람들의 신뢰를 얻는 데 유리하다. AI를 활용한 의료 시장의 경쟁이 치열해질수록, 앤드로픽은 클로드만의 특별한 해결책으로 이 분야에서 입지를 단단히 다질 것으로 보인다.