룰루메딕 “의료 마이데이터, 기록 조회 넘어 AI 인프라로 진화”

AWS 서밋 서울 2026서 d’stat 기반 의료 마이데이터 플랫폼 사례 공개 국내 의료기록 통합·국외 이전·에이전틱 AI 활용 모델 제시

20일 서울 코엑스에서 열린 ‘AWS 서밋 서울 2026’에서 룰루메딕 김영웅 대표가 발표하고 있다.©약업신문=권혁진 기자

룰루메딕 김영웅 대표이사.©약업신문=권혁진 기자

의료 마이데이터가 진료기록 조회를 넘어 해외 의료지원과 초개인화 정밀의료 AI를 연결하는 인프라로 확장하고 있다. 병원과 국가, 서비스별로 흩어진 의료데이터를 개인 중심으로 통합하고, 안전하게 활용하는 구조가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다.

아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)는 20일 서울 강남구 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2026’을 개최했다. 이날 룰루메딕은 의료 마이데이터 플랫폼 혁신 사례를 소개했다. 발표는 룰루메딕 김영웅 대표이사가 맡았다.

김 대표는 “의료 마이데이터의 핵심은 단절된 의료데이터의 공백을 메우는 것”이라고 설명했다. 국내 의료데이터는 의료기관별로 분산돼 있고, 해외에서는 한국의 진료·처방·접종 이력을 즉시 확인하기 어렵다. 이 단절은 해외 진료 과정에서 진료 지연, 중복검사, 의료비 부담으로 이어질 수 있다.

룰루메딕은 이 문제를 의료 마이데이터 플랫폼 '디스탯(d’stat)'으로 풀겠다는 전략을 제시했다. d’stat은 국내 의료기록을 한 곳에서 연결·관리해 개인 중심의 건강데이터를 생성하는 서비스다. 사용자는 여러 의료기관에 흩어진 진료기록을 통합 확인할 수 있고, 데이터 호출과 전송은 정보주체 동의 기반으로 이뤄진다.

룰루메딕은 의료기록을 생활, 예방, 분석 서비스에 활용할 수 있는 개인 건강데이터 자산으로 전환하겠다는 방향을 밝혔다. 의료 마이데이터가 소비자 앱을 넘어 데이터 파이프라인으로 기능해야 한다는 의미다.

발표에서는 실제 해외 의료지원 사례가 제시됐다. 베트남 단기여행 중이던 59세 남성 환자는 손가방을 잃어버리면서 고혈압·고지혈증 약도 함께 분실했다. 약물 성분명과 용량, 복용 횟수를 알지 못해 현지 처방이 지연될 수 있는 상황이었다. 가족이 한국에서 처방전을 보내고 의료진이 이를 번역해 동일 성분 약을 처방받았지만, d’stat이 연결돼 있었다면 복용약 정보를 바로 확인할 수 있었다는 설명이다.

필리핀 장기체류 중인 3세 남아 사례에서는 예방접종 이력 확인 문제가 제기됐다. 보호자는 아기수첩을 분실했고, 일본뇌염 백신 종류와 접종 날짜를 확인하기 어려웠다. 이 경우에도 예방접종 이력과 날짜를 디지털로 확인할 수 있다면 보호자와 현지 의료진의 판단 부담을 줄일 수 있다.

김 대표는 “해외 의료지원에서 중요한 것은 국내 의료기록을 필요한 순간에 현지에서 확인할 수 있는 구조”라며 “이것이 의료 마이데이터 국외 이전이 필요한 이유”라고 설명했다.

의료 마이데이터 위에 AI를 올리는 전략

룰루메딕은 의료 마이데이터의 다음 단계로 에이전틱 AI 기반 초개인화 정밀의료 서비스를 제시했다. 회사가 보유한 의료 마이데이터, 재외국민 의료 컨시어지 데이터, 생활건강 데이터에 AI 언어모델 기술을 결합해 개인의 건강상태와 생활 맥락을 이해하는 서비스를 구현하겠다는 구상이다.

에이전틱 AI는 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 작업을 단계적으로 판단·수행하는 AI를 뜻한다. 생성형 AI가 답변이나 콘텐츠 생성에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 업무 흐름 안에서 여러 작업을 이어 처리하는 방향으로 확장된 개념이다.

발표에서는 업스테이지 AI 언어모델 기술과 룰루메딕 데이터 자산을 결합하는 확장 구상도 소개됐다. 룰루메딕이 데이터 경쟁력을 제공하고, 업스테이지가 AI 언어모델 기술을 결합하는 방식이다. 방향은 병원 중심 의료 AI를 넘어 건강관리, 예방, 웰니스 중심의 차세대 헬스케어 AI로 확장하는 것이다.

김 대표는 “금융 마이데이터가 데이터 개방만으로 성장한 것이 아니라, 서비스 사업자와 클라우드 인프라가 결합하면서 시장을 만들었다”고 설명했다. 의료 마이데이터 역시 데이터만으로는 서비스가 완성되지 않고, AI만으로도 개인에게 의미 있는 의료 경험을 만들기 어렵다는 것이다.

이어 그는 “앞으로 경쟁력은 의료기록을 얼마나 많이 모으느냐보다, 그 데이터를 정보주체 동의 기반으로 안전하게 연결하고, 해외 진료와 국외 이전, AI 분석까지 이어지는 산업 인프라로 확장할 수 있느냐에 달려 있다”고 강조했다.

의료데이터 국외 이전, AWS 보안 구조로 뒷받침

의료 마이데이터의 활용 범위가 넓어질수록 보안과 컴플라이언스 요구도 커진다. 의료데이터는 민감정보를 포함하기 때문에 저장, 활용, 전송, 국외 이전 전 과정에서 법적·기술적 요건을 충족해야 한다.

룰루메딕은 보건복지부 지정 보건·의료 분야 개인정보관리 전문기관으로서 의료데이터의 합법적 저장·활용·국외 이전 구조를 구축하고 있다고 밝혔다. 회사는 이를 아시아인 표준 의료데이터 구축, 글로벌 제약바이오 협업, 해외 의료서비스 확장의 기반으로 보고 있다.

이를 뒷받침하는 인프라는 AWS 클라우드다. 발표자료에 따르면 d’stat의 사용자 요청은 앱에서 시작해 여러 보안·네트워크 단계를 거친다. WAF와 Shield는 외부 공격을 막는 역할을 하고, Route 53은 사용자의 요청을 적절한 경로로 연결한다. ALB는 들어온 트래픽을 서비스 서버로 나눠 보내는 역할을 한다.

룰루메딕은 이후 Gateway VPC, Transit Gateway, AWS Network Firewall 등을 활용해 운영 환경과 개발 환경을 분리했다. 여러 네트워크를 한곳에서 연결하고, 주요 트래픽을 중앙에서 점검하는 구조다. 개발 환경과 운영 환경을 나눈 것은 특정 AWS 서비스 하나의 기능이라기보다, 여러 서비스를 조합해 만든 아키텍처 설계에 가깝다.

서비스 운영에는 EKS와 VPC Endpoint가 활용됐다. EKS는 서비스를 안정적으로 운영하고 확장하기 위한 컨테이너 기반 관리형 서비스다. VPC Endpoint는 외부 인터넷을 거치지 않고 AWS 내부 서비스와 안전하게 연결하기 위한 구조다. 데이터는 Aurora DB와 S3에 저장되며, Secrets Manager는 인증정보를 관리하고 CloudWatch Logs는 서비스 로그를 모니터링한다. 의료정보원 중계서버는 실제 의료 마이데이터 연계가 이뤄지는 접점으로 제시됐다.

김영웅 대표는 “핵심은 보안성을 높이고, 운영 환경과 개발 환경을 분리하며, 향후 AI 서비스까지 확장할 수 있는 구조를 만드는 것”이라고 설명했다.

김 대표는 AWS 선택 이유로 3중 보안 계층, 서울 리전 기반 글로벌 확장성, 중앙집중형 네트워크 관리, 데이터 보호 기능, 마이크로서비스 운영, 고가용성·확장성을 꼽았다.

룰루메딕 김영웅 대표 발표 자료.©약업신문=권혁진 기자, 룰루메딕

룰루메딕 김영웅 대표 발표 자료.©약업신문=권혁진 기자, 룰루메딕

룰루메딕 김영웅 대표 발표 자료.©약업신문=권혁진 기자, 룰루메딕

‘AWS 서밋 서울 2026’ 현장.©약업신문=권혁진 기자, 룰루메딕