코어라인소프트, AVIEW Modeler 방사선학과 실습 교육에 적용

“교육에서 먼저 쓰인다”… 코어라인, 유럽 이어 국내에서도 ‘AI 인재 교육 양성’ 확장

AVIEW Modeler, 방사선학과 실습 교육에 적용… 임상형 소프트웨어의 교육 활용 확대

의료 AI 상용화 이후 ‘교육 인프라’가 새로운 확산 채널로 부상

의료 AI 보급 확대에 따른 교육·훈련 수요 증가… 장기적 시장 확장성 주목

의료 AI 시장이 상용화 단계로 이동하면서, 기술을 실제 임상 현장에서 활용할 수 있는 전문인력의 교육과 훈련도 중요한 확산 기반으로 떠오르고 있다. 병원 도입 이후 사용법을 교육하는 방식에서 나아가, 학생과 의료진이 교육 단계부터 임상 환경과 유사한 소프트웨어를 경험하게 함으로써 현장과 교육 사이의 간극을 줄이려는 흐름이다. 유럽 전문의 교육 프로그램에 솔루션을 제공해온 코어라인소프트도 최근 국내 대학으로 교육 활용 범위를 넓히며 이러한 기반을 단계적으로 축적하고 있다.

의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트가 국내 교육기관과의 협력을 통해, 단순 기술 공급을 넘어 ‘의료 AI 활용 인재 양성’ 기반을 확장하고 있다.

최근 코어라인소프트는 한서대학교 방사선학과에 의료 영상 3D 모델링 & 프린팅 소프트웨어 AVIEW Modeler를 공급한다. 이는 실제 임상 환경에서 활용되는 AI 분석 구조를 학생 교육 과정에 반영한다는 점에서 의미가 있다.

해당 프로젝트는 초기 시연과 제안을 시작으로 교수진과의 지속적인 논의를 거쳐 진행됐으며, 교육 현장에서의 활용 가능성과 커리큘럼 연계성까지 검토된 뒤 최종 도입으로 이어졌다. 특히 방사선학과를 중심으로 항공·AI·보건 계열이 함께 구성된 한서대학교의 특성상, 의료 AI를 실제 데이터 기반으로 이해하고 적용할 수 있는 교육 환경이 구축될 것으로 기대된다.

이러한 흐름은 글로벌에서도 이미 나타나고 있다. 코어라인소프트의 AI 솔루션은 유럽 흉부영상의학회(ESTI)에서 폐암검진 교육용 소프트웨어로 채택되어, 실제 검진 가이드라인과 연계된 교육에 활용되고 있다. 이는 단순 이론 교육이 아니라, 국가 검진 체계에서 요구되는 판독 기준과 워크플로우를 기반으로 한 실습 중심 교육이 이뤄지고 있음을 의미한다.

특히 유럽은 최근 폐암검진을 국가 단위 정책으로 본격 전환하면서, 판독 인력의 표준화와 교육 체계 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 과정에서 AI 기반 분석 도구는 단순 보조 역할을 넘어, 동일한 기준으로 판독을 학습하고 반복할 수 있는 ‘교육 인프라’로 활용되고 있다.

코어라인소프트가 교육 시장에서 주목받는 이유도 여기에 있다. 단순히 결과를 보여주는 소프트웨어가 아니라, 실제 검진 환경에서 작동하는 분석 구조와 판독 흐름을 그대로 반영하고 있기 때문이다. 이는 교육 단계에서부터 임상과의 간극을 줄이고, 현장 적응력을 높이는 데 중요한 요소로 작용한다.

국내 역시 고령화와 함께 폐암검진 수요가 증가하고 있는 상황에서, 향후 검진 인력 양성과 교육 체계의 중요성은 더욱 커질 것으로 보인다. 특히 다질환 분석과 같이 복합적인 해석이 요구되는 환경에서는, 단순 지식 전달이 아니라 실제 데이터를 기반으로 한 훈련이 필수적이다.

이번 사례는 의료 AI가 병원에 도입되는 것을 넘어, 교육 현장에서부터 활용되기 시작했다는 점에서 의미가 있다. 업계에서는 이를 두고 “AI는 결국 현장에서 쓰이기 위해 존재하는 만큼, 교육 단계에서부터 동일한 구조로 학습되는 것이 중요하다”며 “유럽에서 시작된 교육 기반 활용 사례가 국내로 확장되는 흐름”이라고 평가하고 있다.

코어라인소프트는 임상뿐 아니라 교육 영역에서도, ‘AI를 사용하는 방식’ 자체를 확산시키는 방향으로 사업을 확장하고 있다. 이는 단순한 제품 보급을 넘어, 향후 의료 AI 생태계 형성에 있어 중요한 기반으로 작용할 가능성이 있다.

한편, 의료 AI의 확산은 병원 도입 건수만으로 완성되지 않는다. 기술을 실제 현장에서 이해하고 활용할 의료진과 전문인력이 함께 축적돼야 안정적인 사용과 시장 확대가 가능하다. 코어라인소프트의 이번 교육기관 공급은 단기적인 매출 규모보다, 임상 현장에서 사용되는 소프트웨어를 교육 단계부터 경험하게 함으로써 향후 사용자 기반과 의료 AI 생태계를 넓히는 선행 사례라는 점에서 의미가 있다. 유럽의 전문의 교육에서 국내 대학 교육으로 활용 범위가 확장되면서, 회사의 기술이 제품 공급을 넘어 교육·훈련 인프라로도 적용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.