생성형 인공지능(AI)과 멀티모달 기술이 헬스케어 산업 전반으로 빠르게 확산되는 가운데, 건강 분야에서의 AI 활용 방식에 대한 경계론이 고개를 들고 있다. 단순 추천 수준을 넘어 실제 건강에 영향을 미치는 의사결정까지 AI가 개입하면서, 안전성과 책임 문제가 핵심 이슈로 떠오른 모습이다.
이 같은 흐름 속에서 푸드테크·헬스케어 스타트업 뉴지엄랩이 ‘정밀영양 AI’라는 새로운 방향성을 제시했다. 뉴지엄랩 김지영 대표는 3월 20일 경희대학교 서울캠퍼스에서 열리는 한국식품영양과학회 서울지부 심포지엄에서 연사로 나서, 정밀영양 AI의 임상 및 산업 적용 전략을 공개한다.
이번 발표의 핵심 메시지는 명확하다. 건강 AI는 단순 정보 제공 도구가 아니라, 실제 건강 결과에 영향을 미치는 ‘실행 시스템’이어야 한다는 점이다.
현재 시장에는 식단 추천, 영양 상담, 건강 코칭 등 다양한 AI 기반 서비스가 등장하고 있지만, 상당수는 개인의 질환 이력이나 약물 복용 정보까지 충분히 반영하지 못하는 한계를 안고 있다.
김 대표는 건강 AI가 초래할 수 있는 주요 위험 요소로 ▲질환 맥락을 고려하지 않은 일반화된 조언 ▲약물과 영양소 간 상호작용 미반영 ▲근거 수준이 낮은 정보의 과도한 확신 표현 ▲개인 데이터 활용의 불투명성 ▲문제 발생 시 책임 주체 불명확성 등을 짚었다.
이 같은 문제는 단순 서비스 품질 이슈를 넘어, 실제 사용자 건강에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 점에서 산업 전반의 구조적 개선이 필요하다는 지적이다.
뉴지엄랩이 제시한 정밀영양 AI의 방향은 기존 서비스와 결이 다르다.
핵심은 건강검진 데이터, 체성분, 증상, 약물 정보 등 개인의 의료·생활 데이터를 통합해 의사결정을 내리는 구조다. 여기에 근거 기반 지식 체계와 안전 필터링, 취약군 기준 설정, 전문가 상담 연계 기능까지 포함된다.
특히 ‘추천하지 않음’을 명확히 제시하는 기능, 그리고 지속적인 모니터링과 품질 평가 체계까지 포함해야 한다는 점이 강조됐다. 단순히 결과를 제시하는 수준을 넘어, 결과의 신뢰성과 안전성을 지속적으로 검증하는 구조가 필요하다는 설명이다.
김 대표는 “정밀영양 AI는 개인 건강 데이터를 기반으로 위험을 사전에 관리하고, 결과를 지표로 검증하며 지속적으로 업데이트되는 체계를 갖춰야 한다”고 밝혔다.
정밀영양 AI는 기술 영역을 넘어 다양한 산업과의 결합 가능성도 주목받는다.
뉴지엄랩은 향후 해당 기술을 커머스, 배달 플랫폼, 건강검진센터, 보험, 헬스케어 플랫폼 등 다양한 채널에 적용하는 방안을 검토 중이다. 일상적인 식품 선택과 구매 과정에 AI 기반 의사결정 기능을 자연스럽게 녹여내겠다는 전략이다.
업계에서는 이를 ‘Food-as-Medicine’ 트렌드와 연결된 차세대 헬스케어 비즈니스 모델로 보고 있다. 식품 소비 자체가 건강 관리 행위로 이어지는 구조를 AI가 설계하는 방식이다.
다만 전문가들은 기술 발전 속도에 비해 규제와 검증 체계가 뒤처질 가능성도 지적한다. 특히 의료 영역과 맞닿아 있는 만큼, 임상적 근거와 데이터 신뢰성을 확보하지 못할 경우 산업 성장에 제동이 걸릴 수 있다는 분석이다.
뉴지엄랩 역시 현재 다양한 기업과 PoC(개념검증)를 진행하며 실제 서비스 환경에서 기술의 안전성과 효과를 검증하는 데 집중하고 있다. 동시에 지식재산권 확보와 글로벌 규제 대응, 품질 평가 체계 구축에도 속도를 내고 있다.
헬스케어 AI 시장이 빠르게 커지는 상황에서, 기술 경쟁을 넘어 ‘신뢰 경쟁’이 본격화되고 있다는 평가가 나온다.
AI가 건강 관리 영역까지 깊숙이 들어오면서, 편의성과 위험성이 동시에 커지고 있다. 기술 자체보다 중요한 것은 그 기술이 어떤 기준과 책임 구조 위에서 작동하느냐다.
정밀영양 AI가 제시한 방향이 산업 전반의 새로운 기준으로 자리 잡을 수 있을지, 시장과 제도권의 반응이 주목된다.
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