한국디지털헬스산업협회

1주차

이병남 김·장 법률사무소 고문 • 現) 김·장 법률사무소 고문 • 前) 개인정보보호위원회 개인정보보호정책과장 • 前) 개인정보보호위원회 조사과장

세션: 킥오프 및 헬스케어 AX

시간 : 3시간

상세내용

• AX/DX와 의료의 접점

• 헬스케어 데이터 지형도 및 환경

• 의료 AI/AX 활용유형

• AI 서비스 생애주기 개요

• 리스크·책임 개요

• 국내외 트렌드

2주차

이병남 김·장 법률사무소 고문 • 現) 김·장 법률사무소 고문 • 前) 개인정보보호위원회 개인정보보호정책과장 • 前) 개인정보보호위원회 조사과장

세션: 법/제도와 컴플라이언스 개요

시간 : 2시간

상세내용

• 법/제도 프레임(개인정보보호법, 의료법, 생명윤리법, AI법 연관 규제)

• 개인정보 처리원칙

• 의료 마이데이터 제도 이해

• 컴플라이언스 통제

• AI 사용 유의사항

• 증적·감사 대응

김경윤 AWS 솔루션즈 아키텍트 매니저 • 現) 아마존웹서비스 공공부문 솔루션아키텍트 매니저 • 前) 퀘스트글로벌 CTO • 前) 마이크로소프트 솔루션 사업부 총괄

세션: 헬스케어 AI 보안

시간 : 1시간

상세내용

• 헬스케어 산업에 필요한 일반 보안 사항

• AI 규제와 보안 관련 사항

• AI 모델과 보안 위협 요소

• AI에 필요한 보안 조치

3주차

오형섭 ㈜에이업턴 대표 • 現) ㈜에이턴업 대표 • 공공AX PM, AI R&D 연구책임자, AI 솔루션 개발 • 개인정보보호위원회 가명정보 전문

세션: 의료 마이데이터 기반 AI 모델/RAG/Guardrail 이해와 적용

시간 : 3시간

상세내용

• 생성형 AI 개념, LLM 동작 원리 및 한계

• Prompt/RAG/Fine-tuning/Agent 비교 및 선택

• RAG 구조와 품질 향상

• RAG 활용 데이터 범위, 공공데이터/의료데이터 구조

• FHIR-aware, Consent-aware, 서비스 예시

• AI Agent 구조, 전송요구/SDK/테스트베드/운영전환

• 법·제도·책임 구조, 위험등급/책임수준, 플랫폼/AI 보안

• Guardrail, 실패 시나리오, HITL·로그·평가, 체크리스트

• Guardrail 3종 실습 [마스킹, 금칙어/금지, HITL]

4주차

김영웅 ㈜룰루메딕 • 現) ㈜룰루메딕 대표 • 現) 한국디지털헬스산업협회 회장

세션: 의료 마이데이터 이해와 서비스 기회 발굴

시간 : 1시간

상세내용

• 데이터의 개념 및 활용 개념 정리

• 정보주체, 의료기관, 중계기관, 개인정보관리 전문기관, 서비스 사업자의 역할

• 사용자 등의 전송 요구, 데이터 수집, 저장, 분석, 서비스 제공 흐름

• 활용 가능한 데이터 알기

실습: AI를 활용한 의료 마이데이터 기반 서비스 아이디어 도출

시간 : 2시간

상세내용

• 의료 마이데이터 활용 고객군 선정

• 고객군별 문제 도출

• AI 활용, 서비스 아이디에이션

• 활용 데이터 및 AI 기능, 기대효과 정리

5주차

김영웅 ㈜룰루메딕 • 現) ㈜룰루메딕 대표 • 現) 한국디지털헬스산업협회 회장

세션: 고객 문제 정의와 서비스 컨셉 기획

시간 : 1시간

상세내용

• 고객 유형 구분(개인, 환자, 보호자, 병원 등)

• 사용자 상황, 니즈, 불편, 행동 특성 정의

• 페인포인트, 현재 대안, 기존 방식 한계 정리

• 서비스명, 한줄 설명, 주요기능, 기대효과 정리

실습: 선정한 서비스 아이디어 1P 컨셉 구체화

시간 : 2시간

상세내용

• 1주차에서 선정한 아이디어 검토

• 핵심 타깃 고객 1~2개 정의

• 페르소나 작성

• 고객 문제와 기존 대안 비교

6주차

문해룡 ㈜룰루메딕 • 現) ㈜룰루메딕 CPO • 現) 블루드래곤 AI 센터장 • 前) 배달통 개발팀장

세션: AI·데이터 활용 구조 및 기능 설계

시간 : 1시간

상세내용

• 진료이력, 처방이력, 검진결과, 예방접종 등

• 필요 데이터, 선택 데이터, 외부 연계 데이터 구분 등

• 요약, 분류, 추천, 예측, 리포트 생성, Agent 응답 등

• 사용자에게 제공되는 AI 결과의 형태와 표현방식

• 동의, 전송, 저장, 분석, 제공, 철회까지 흐름

• 민감정보, 제3자제공, AI 결과 신뢰성, 의료적 판단 오해 방지

실습: 내 서비스의 AI·데이터 활용 구조와 핵심 기능정의서 작성

시간 : 2시간

상세내용

• 서비스에 필요한 의료 마이데이터 항목 도출

• 데이터 항목별 사용 목적 정의

• AI가 수행할 역할 정의

• 입력 데이터, AI 처리 방식, 출력 결과 정리

• 데이터 활용 구조도 자성

• AI 결과 제공 시 주의문구 및 제한사항 정리

7주차

문해룡 ㈜룰루메딕 • 現) ㈜룰루메딕 CPO • 現) 블루드래곤 AI 센터장 • 前) 배달통 개발팀장

세션: PoC 기획 및 최종 서비스 기획 발표

시간 : 1시간

상세내용

• PoC, MVP, 상용 서비스의 차이

• 검증할 기능, 데이터, 사용자, 기간 정의

• 서비스 가치, AI 정확성, 사용자 효용, 사업성 검증 항목 정의

• 사용자, 데이터, AI, 사업 관점의 성과지표 설계

• 4주, 8주, 12주 단위 PoC 일정 구성

• 제휴사, 개발팀, 데이터 제공기관의 역할 정의

• 문제정의, 서비스 콘셉트, 데이터 구조, AI 시나리오, 기능정의, PoC 계획 정리

실습: 의료 마이데이터 기반 AI 서비스 PoC 제안서 작성 및 최종 발표

시간 : 2시간

상세내용

• 서비스 아이디어 후보 리스트

• 1P 서비스 컨셉 제안

• AI 활용 시나리오, 데이터 활용 구조도, 유저플로우, 핵심 기능정의서

• PoC 제안서 초안, 최종 서비스 기획 발표자료

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