Barun律师事务所成功举办首届AI创新领袖论坛
随着医院人工智能（AI）的推广，讨论的重心应从“引入什么”转向“如何管理和落地”。 法务法人Barun与加勒布公司于9月8日在首尔瑞草区EL Tower别馆5层的Melon Hall共同举办了“首届AI创新领袖论坛——医院AI大转型与飞跃：从数据·治理到临床解决方案”。 韩国保健医疗信息院和AI Nation·正源恩西斯作为合作伙伴参与，约100名来自综合医院及相关医疗机构的管理、规划、IT实务人员出席了此次论坛。 在以“AI治理的转型”为主题的第一场会议中，成均馆大学医学院教授杨光模（三星首尔医院AI研究中心主任）通过“医院AI大转型的核心——数据流动的医院”发表演讲，诊断了现场的结构性断裂。杨教授指出：“即使医院AI通过性能验证，实际工作中仍存在较大差距。”他将机构间（影像共享的标准·范围限制）、工作间（分散的渠道和手动分类·分配）、评估间（指标定义与实际数据不一致）等断裂视为核心问题。 他还指出，德国医院改革法、英国NHS应用中心十年计划、国内高级综合医院结构转型支持项目等国内外制度变化也共同要求“必要信息的定义与连接”。 作为解决方案，他提出了一个“数据流动的运营体系”，包括标准-数据-AI判断-工作执行-绩效评估的流程。杨教授介绍了三星首尔医院联盟的患者中心医疗影像共享（6个机构，共938件交流）、院内本地LLM自动分类医疗请求（分析电子医疗请求书6624件，负责人员分配一致率从75.4%提升至84.7%）、请求·回送综合系统“S-CARENet”等现场案例。 他强调：“在AI判断之后，谁、在哪里、如何处理都应事先设计，并以人的最终确认（Human-in-the-loop）为前提，将数据·AI·工作·评估连接为一体。”同时，他强调了管理、规划、IT部门的角色分工。 Barun律师安周贤在“国内AI监管与医院的应对——从法规看AI执行的检查点”中诊断了医院面临的监管环境。安律师表示：“医院AI并非单一法律，而是同时受到人工智能基本法、数字医疗产品监管、个人信息保护法等多项法律的监管。”他强调：“监管的对象并非模型本身，而是数据处理与临床使用行为的结合。”他还指出，即使是相同的临床支持功能，根据标示·广告与实际使用的背景，医疗器械的许可等监管路径也可能不同。 作为应对措施，他提出了利用阶段的检查标准。当生成型AI用于病历撰写或患者指导时，必须遵循个人信息检查点，如去除患者识别信息、使用内部网络·安全型AI、告知AI使用事实等，并提前设计处理·输出·结合·管理程序。安律师表示：“医院AI治理应在引入前、运营中及变更时均能运作，必须强调不仅是AI监管，还需综合应对医疗器械·个人信息·医疗法等。” 在以“AI战略与解决方案”为主题的第二场会议中，加勒布与公司创新中心主任裴基元在“医院AX战略与治理——从A到Z”中诊断了引入失败的模式。裴主任指出：“引入虽然在增加，但谁来批准、谁来负责却不明确。”他将验证-现场差距、警报疲劳、后续管理缺失导致的性能下降（漂移）、偏见、供应商依赖、责任·治理空白、可持续性中断等七大失败的共同原因归结为“治理空白”。他还表示，若对所有AI进行同等强度的审查，现场将规避监管，导致“影子AI”的增加。 作为解决方案，他建议：“识别院内分散的AI进行清单工作是第一步”，并提出了根据风险程度进行差异审查和专门组织·多层治理体系。他表示：“良好的治理不会减缓引入速度，反而会加快。”并建议管理层应将监管应对视为引入速度的问题，而非成本问题。 AI Nation团队的李世拉在“临床现场诞生的AI——褥疮解决方案共同开发者”中诊断了现场的困境。李团队指出：“褥疮管理是一个劳动密集型工作，需要对病变进行测量·拍摄·阶段判断·记录的重复。”他分享了现场收集数据的精炼难题，以及“愈合的褥疮”与皮炎等相似病变难以区分的问题。 他介绍了与延世世博医院共同开发的褥疮分级AI检测解决方案的历程，解释了3万余个（共33011件）病变数据的标注与分类体系·评估标准定义、拍摄-推理（病变区域分割·阶段分类）-结果确认的三阶段处理过程。李团队强调：“这不是供应商出售的产品，而是与现场共同制作的记录。” 正源恩西斯AI战略室的权灿永在“实时诊断辅助AI”中探讨了实时视频AI的本质。权室长指出：“视频最终是连续的静止图像，如果每秒30帧（30fps），那么检测AI每秒会做30次独立判断。”他诊断了依赖单帧检测时，标记闪烁或模糊帧导致的误检限制。 作为解决方案，他提出追踪时间轴（Temporal）中相同病变的连续检测以确保可信度，并在模糊帧中跳过推理（Skip），实现无闪烁的平滑检测，并介绍了内窥镜实时息肉检测（CADe）·诊断辅助（CADx）案例。 在小组讨论中，李俊熙Barun企业战略研究所所长担任主持，参与的有金京允AWS医疗首席、闵奎洪首尔圣母医院智能医院总信息战略团队长、李义圭Barun律师、韩恩珍世博医院临床支持护理团队专业护士，集中讨论了医院角色的变化及数据·治理的课题。 闵奎洪首尔圣母医院信息战略团队长（大医院信息协会秘书长）表示：“医院应从治疗疾病的场所转变为涵盖预防和主动管理的健康管理场所。”他强调：“应在向个人提供医疗信息的同时，经过合法程序将其用于AI研究，并将其再次转化为临床应用，必须优先具备经过标准化·精炼·质量管理的‘AI-Ready医疗数据’。”他指出，实际AI转型的共同课题是将分散的数据转变为可接触·可控的结构，并加强现有数据的结构·意义。 李义圭Barun律师表示：“AI治理的核心是识别医院使用的AI，根据风险水平确定批准·验证·监测程序及责任人。”他建议：“应区分行政支持AI与影响临床的AI，保障医疗人员的最终判断权，并记录验证·变更·事故应对过程的合规体系。”他补充道：“这样的治理是为了安全AI的快速引入而非监管。” 韩国保健医疗信息院院长廉敏燮强调：“医疗AI的竞争力不仅仅依赖算法，优质数据、标准、安全的连接·利用体系共同构成，才能真正带来医疗现场的创新。”他介绍了政府的AI基本医疗战略、公共医疗AI高速公路、健康信息高速公路（医疗我的数据）、国家综合生物大数据项目等，并表示：“韩国保健医疗信息院也将通过医疗数据与AI共同推动国民能够感受到的医疗创新。” Barun代表律师李东勋表示：“医疗AI的成功引入不仅需要AI监管，还需综合应对数字医疗产品及医疗器械相关监管、个人信息保护与医疗数据利用、医疗法等多项法律·制度。”他指出：“Barun在数字医疗、个人信息·数据、AI监管、医疗机构咨询领域积累了专业性与工作经验，将作为战略合作伙伴，积极应对医院和医疗机构在AI转型各阶段面临的法律问题。”
2026-09-09 19:28:10
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