진주보건대학교 취창업지원센터가 지난 10일 ‘2026앵커’ 사업의 일환으로 ‘AI-DX 기반 헬스케어 창업 사례 인사이트 프로그램’을 진행했다. 이날 특강에는 김영철 바르고 이사(전 삼성3119구조단)가 강사로 나서 실제 창업 사례를 바탕으로 현장의 문제를 발견하고 AI를 활용해 아이디어를 구체화하는 방법을 소개했다.
이번 특강은 오후 2시부터 5시까지 3시간 동안 진행됐다. 사례 인사이트 강의 85분, 휴식 10분, 참여형 실습·공유 85분으로 구성됐다. 기술이나 기능을 먼저 살펴보기보다 사례 속 문제와 사용자, 상황을 파악하고 이를 자신의 전공과 연결하는 방식으로 진행됐다.
김영철 바르고 이사가 특강을 진행하고 있다. (사진=바르고)
사례를 통해 살펴본 창업의 출발점
강연에서는 좋은 사례를 분석할 때 제품이나 기술 자체보다 누가 가장 불편한지, 문제가 반복되는 순간은 언제인지, 기존 방식이 부족한 이유는 무엇인지, AI가 맡을 최소한의 역할은 무엇인지를 먼저 살펴봐야 한다고 설명했다.
첫 번째 사례로는 XR·센서 기반 심폐소생술(CPR) 교육 플랫폼을 소개했다. 교육을 받았더라도 압박 깊이와 속도, 자세 등을 스스로 확인하기 어려운 상황에서 센서 데이터를 기록하고 훈련 결과를 시각화해 피드백을 제공하는 방식이다.
두 번째 사례는 비대면 멘탈케어 서비스다. 시간과 장소, 낙인에 대한 부담을 낮추기 위해 가벼운 체크인으로 시작하고, AI가 기록 정리와 패턴 발견, 다음 행동 제안 등을 돕는 구조를 설명했다. 진단과 치료를 대신하지 않고 전문가에게 연결하는 등 AI가 맡을 수 있는 범위와 지켜야 할 안전선을 함께 제시했다.
세 번째로는 음성 기반 영농일지 사례를 다뤘다. 사용자가 현장에서 말한 내용을 작업과 자재, 비용, 날짜 등 필요한 형식의 기록으로 정리하는 방식이다. 이를 통해 AI가 복잡한 기술을 보여주는 데 그치지 않고, 사용자가 이미 하고 있는 행동을 바탕으로 필요한 기능을 제공할 수 있다는 점을 설명했다.
강연에서는 이처럼 분야가 다른 사례를 살펴보며 반복되는 불편을 관찰하고, 가장 작은 정보를 입력받은 뒤 AI가 정리·추천·피드백을 제공하고 행동의 변화로 연결하는 과정을 창업 아이디어를 구체화하는 흐름으로 제시했다.
보건계열 전공별로 현장의 불편 찾아
두 번째 모듈에서는 간호, 임상병리, 치위생·치기공, 보건행정 등 보건계열 전공별 관점에서 헬스케어 현장의 불편을 찾아보는 실습이 진행됐다.
퇴원 직후 복약 설명을 들었지만 집에 돌아가면 핵심 내용을 기억하기 어려운 상황 등을 예로 들어, AI가 환자에게 필요한 정보를 쉽게 정리하는 방법을 생각해보도록 했다. 다만 처방 변경이나 복용 판단 등 의료진의 판단이 필요한 영역은 AI의 역할에서 제외하는 방식으로 안전선을 설정했다. 강의안은 AI가 도울 수 있는 영역과 사람이 맡아야 할 영역을 구분하도록 구성했다.
학생들은 역할·맥락·제약·출력형식 등 네 가지 요소를 활용해 프롬프트를 구성했다. 예를 들어 보건의료 현장의 문제를 입력하고 사용자가 누구인지, 문제가 언제 발생하는지, 현재 대안은 무엇인지 등을 정리하도록 했다. 이 과정에서 개인정보와 환자 식별정보를 입력하지 않는 원칙도 강조했다.
아이디어는 필요성·가능성·안전성 세 가지 기준으로 점검했다. 실제 현장에서 반복되는 문제인지, 작은 규모로 시험할 수 있는지, 오판이나 개인정보 침해 등 위험을 줄일 수 있는지를 살펴보는 방식이다.
진주보건대 학생들이 조별로 아이디어 방향 설정 실습을 진행하고 있다. (사진=바르고)
‘방향 설정 한 장’으로 아이디어 구체화
마지막에는 완성된 제품을 만드는 대신 사용자와 문제, AI의 역할, 첫 검증 방법을 정리하는 ‘방향 설정 한 장’을 작성했다. 학생들은 자신이 찾은 문제를 구체화하고 AI가 맡을 역할과 지켜야 할 안전선을 정한 뒤, 다음 단계에서 확인할 사항을 정리했다.
조별 공유에서는 문제 상황과 AI의 역할, 안전선, 다음 행동을 1분씩 발표했다. 이를 통해 아이디어를 막연하게 확장하기보다 실제 사용자에게 확인할 수 있는 작은 단위로 구체화하는 과정을 경험했다.
김영철 바르고 이사(전 삼성3119구조단)는 특강을 마무리하며 “좋은 헬스케어 아이디어는 거창한 기술보다 정확한 관찰에서 시작한다”며 “사례를 외우지 말고 사례를 보는 질문을 가져가라”고 강조했다.
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