MDDI 연설문 · 2025-05-27
Rahayu Mahzam 정무차관이 AI 건강 세미나 2025에서 한 폐막 기조 연설
요점
- • 싱가포르 의료 AI 세 가지 원칙: 「실제 문제 해결」 + 「책임감 있게 규모 확대」 + 「광범위한 협력」.
- • Singapore General Hospital + GovTech 협력의 Proph Abby — AI 어시스턴트가 항생제 처방의 지침 준수율을 80%에서 95%로 높였으며, 복잡한 사례에서는 최대 90%의 시간을 절감했습니다.
- • BiliSG (SGH × SingHealth × Synapxe)는 부모들이 집에서 스마트폰을 사용하여 신생아의 황달 선별검사를 할 수 있게 합니다; MerMed-FM (SingHealth × A*STAR 협력 의료 기초 모델)은 소규모 기관도 AI를 기반으로 시작할 수 있게 합니다.
- • 신뢰와 거버넌스: HSA는 2019년에 이미 AI 의료 기기 지침을 발표했습니다; 2021년 MOH + IHiS (현재 Synapxe) + HSA가 공동으로 「의료 AI 지침」을 발표했습니다; TRUST 건강 데이터 교환 플랫폼은 익명 분석을 지원합니다.
- • 그 날 두 가지 협력 양해각서가 서명되었습니다: Enigma Health × Roche는 AI와 제약 역량을 결합하여 임상시험을 지원합니다; Enigma Health × ST Engineering은 의료 혁신을 환자의 필요를 가장 잘 이해하는 사람들에게 제공합니다.
전체 번역
MDDI 영어 원문의 번역 · 번역일: 2026-05-03
스위스 싱가포르 대사 Frank Grütter 각하,
여러 귀빈들, 산업 리더들, 의료 전문가 여러분, 신사 숙녀 여러분:
개회
저는 오늘 「건강 분야의 AI 세미나——생성형 AI의 규모화 및 지속 가능한 의료」의 폐회사를 진행하게 되어 기쁩니다.
다른 국가들과 마찬가지로——싱가포르의 의료 시스템은 인구 구조 변화 및 생활 방식 변화로 인한 도전에 직면하고 있습니다. 우리의 인구는 고령화되고 있으며, 만성질환의 유병률이 증가하고 있습니다. 이러한 도전은 의료 전문가들과 병원 기반 시설에 부담을 주고 있으며——새로운 의료 제공 방식을 요구하고 있습니다.
따라서——기술을 활용하여 「효과적이고 책임감 있는 방식으로 양질의 진료를 제공」하는 것이 우리에게 매우 중요합니다. AI는 「우리가 환자를 돌보는 방식 변화, 의료 종사자 지원, 더욱 탄력적인 보건 시스템 구축」에 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
저는 오늘 회의가 모두에게 싱가포르의 의료 혁신 방법을 의미 있게 검토할 기회를 제공하는 것을 보게 되어 기쁩니다. 우리 방법 하의 몇 가지 주요 고려사항을 명확히 해 드리겠습니다.
실제 문제 해결
첫째——우리는 의사와 환자가 직면한 실제 문제에 AI와 기술을 적용하는 실용적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 우리는 「증거 기반, 비용 대비 효과 우선」의 경로를 따르고 있습니다——가장 큰 영향을 낼 수 있는 곳을 찾고 있습니다.
싱가포르 종합병원(SGH)은 매년 10만 건 이상의 수술을 수행하며, 각 수술마다 예방적 항생제가 필요합니다. 하지만 올바른 항생제를 선택하는 것은 간단하지 않습니다——의사는 수술 유형, 환자의 알레르기 병력 및 질병 병력을 고려해야 합니다. SGH와 GovTech의 「개방형 정부 상품」(Open Government Products) 팀은 「Proph Abby」를 개발했습니다——복잡한 사례에서 의사가——기존 지침에 따라——올바른 항생제를 처방하도록 도와줍니다. 이것은 AI를 직접 임상 프로세스에 내장하고 있습니다——의사가 더 효율적으로 진료를 제공하도록 돕습니다.
테스트에서——이 AI 보조 도구는 기존 지침에 대한 95%의 준수율을 달성했습니다——이전 의사의 80% 준수율보다 현저하게 개선되었습니다. 복잡한 사례에서 의사의 시간을 최대 90%까지 절약할 수 있습니다. 이 사례는——AI가 환자 결과와 진료 효율성을 동시에 개선했음을 보여줍니다.
우리는 또한 의료를 가정과 가족에 더 가깝게 가져오고 있습니다. 황달은 신생아의 50% 이상에 영향을 미치며——이는 여러 번의 외래 방문을 필요로 하며——취약한 유아를 잠재적 감염에 노출시키고——새로운 가족들에게도 스트레스를 줍니다. 「BiliSG」는 SGH, SingHealth Polyclinics, Synapxe에 의해 공동 개발되었습니다——부모들이 스마트폰 앱을 사용하여 집에서 신생아의 황달을 선별할 수 있게 합니다. BiliSG의 시범 앱은 높은 정확도의 민감도를 달성했습니다——그리고 불필요한 외래 방문을 감소시켰습니다. 현재 소아과 병원과 종합 클리닉에서 추가 테스트를 진행 중입니다.
이러한 기회들은 인상적이지만——광범위하게 접근 가능해야 합니다. 의료 사용 사례를 위해 맞춤형 기초 모델을 개발하려면 많은 데이터셋과 자원이 필요합니다. 이는 「격차」를 형성할 수 있습니다——대형이고 자금이 충분한 기관만이 AI 진전에서 이익을 얻을 수 있고, 작은 병원과 클리닉은 뒤처집니다. 따라서——우리는 AI 능력 접근성을 「민주화」해야 합니다.
SingHealth와 A*STAR가 공동으로 개발 중인 「MerMed-FM」기초 모델을 생각해 보십시오. 이 모델은 「전통적인 방법보다 적은 훈련 데이터」를 사용하여 AI 개발을 더 효율적으로 하도록 목표로 하고 있습니다. 성공한다면——MerMED-FM은 더 작은 의료 기관이 처음부터 시작할 필요 없이 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 할 것입니다.
책임감 있게 규모화
하지만 우리가 통증점을 해결하더라도——책임감 있게 해야 합니다.
결국——생성형 AI는 강력한 새로운 능력을 가져오는 한편——개인정보 보호, 보안 및 신뢰에 관한 새로운 위험도 가져오며——우리는 대응해야 합니다.
「Enigma」는 Enigma Health에서 출시한 의료 AI 플랫폼으로, 병원의 행정 업무를 자동화합니다. KK 여성아동병원과 PRISM¹(SingHealth Duke-NUS 정밀의학연구소)에서 진행된 시범에서——Enigma는 각 유전자 보고서 작성 시간을 30분에서 몇 초로 단축했으며——1시간에 1,400건을 처리할 수 있으며, 원래는 수주가 필요했습니다. 중요한 것은——데이터 개인정보 보호가 유지되었다는 것입니다.
「ELVF-FM」은 SingHealth와 A*STAR의 연구 협력으로——의사들이 의료 이미지를 해석하고 임상 결과를 검증하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. 성공한다면——이 도구는 감지한 이상을 강조하고 자신의 추론을 설명할 것입니다——현재 많은 AI 시스템의 「블랙박스」 특성을 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있으며——AI 애플리케이션을 더욱 안전하게 만들 것입니다.
단일 애플리케이션을 넘어——우리는 혁신을 지원하는 안전한 기반 시설을 구축해야 합니다. 예를 들어 보건 연구는——질병을 이해하고, 새로운 치료법을 개발하고, 보건 프로그램을 계획하고, 공중 보건 정책을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다——하지만 공중의 신뢰를 유지하고 개인정보 보호를 보장하는 방식으로 수행되어야 합니다. 싱가포르 국가 수준의 보건 관련 데이터 교환 플랫폼 「TRUST」²(Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech)——안전한 기반 시설과 견고한 프레임워크를 통해 익명화된 대규모 분석을 지원합니다. 연구는 「통제된 접근 + 심사된 결과」 하에서 진행됩니다——하지만 개인 식별자를 포함하지 않습니다.
Enigma, ELVF-FM과 TRUST——「신뢰를 유지하면서」AI의 힘을 활용하는 방법을 우리에게 보여줍니다.
의료 AI의 채택에서——「좋은 거버넌스」와 「기술 진전」은 동일하게 중요합니다. 명확한 규칙이 없으면——회사는 투자하려고 하지 않으며, 의사는 새로운 기술을 채택하려고 하지 않습니다.
이것이 바로 왜——싱가포르 보건과학청(HSA)은 이미 2019년에 AI 의료 기기 지침을 도입했고, 명확한 규제 경로를 제공했습니다. 2021년——보건부, 당시의 「통합 보건 정보 시스템」(IHiS, 현재 Synapxe)과 HSA——이를 바탕으로 공동으로 《의료 AI 지침》을 발표했습니다.
광범위한 협력
하지만 가장 정교한 기술과 가장 견고한 거버넌스 프레임워크도——독립적으로 성공할 수 없습니다. 의료 전환은 집단적 노력, 공유된 전문성을 필요로 합니다.
어떤 기관도 의료 AI의 복잡성에 혼자 대처할 수 없습니다. 우리는 산업 전반, 이해관계자 전반에 걸쳐 협력해야 합니다——공공과 민간 부문 간에.
오늘——저는 두 개의 양해각서 서명을 목격하게 되어 기쁩니다: 하나는 Enigma Health와 Roche(로슈)이고, 다른 하나는 Enigma Health와 신과공학(ST Engineering)입니다.
이 두 MOU는 의료 혁신에 대한 우리의 협력적 접근 방식을 체현합니다.
이번 협력을 통해——Enigma Health와 Roche는 AI 능력과 제약 전문성을 결합할 것입니다——임상 시험과 시장 진입을 강화합니다. 이번 협력은 혁신적인 치료법이 환자에게 더 효율적으로 도달하도록 도움이 될 것입니다.
Enigma Health와 신과공학의 협력——의료 혁신을 「환자 요구를 가장 잘 이해하는 사람들」이 더 쉽게 접근할 수 있게 할 것입니다.
전반적으로—이러한 「실제 문제 해결, 책임 있는 규모 확대, 광범위한 협력」의 노력—은 싱가포르가 AI를 활용하여 의료 분야에서 인간의 전문성을 강화함으로써 싱가포르와 싱가포르 국민을 위해 더 나은 결과를 제공할 수 있게 합니다.
이 워크숍에 기여해주신 여러분께 감사드립니다—싱가포르가 미래 세대를 위해 더 나은 의료를 구축하는 이 여정의 일부가 되어주셔서 감사드립니다.
저는 진심으로 믿습니다—손을 맞잡고 함께 나아간다면—우리는 모든 사람을 위한 더 건강한 미래를 구축할 수 있습니다. 여러분 모두에게 좋은 하루 되시길 바랍니다.
1 SingHealth Duke-NUS 정밀의학연구소
2 Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech（신뢰할 수 있는 연구 및 실제 데이터 활용 및 공유 플랫폼）
영어 원문
MDDI 공식 웹사이트 원문 · 수집일: 2026-05-02
His Excellency Mr Frank Grütter, Ambassador of Switzerland to Singapore
Distinguished guests, industry leaders, healthcare professionals, ladies and gentlemen.
Opening
It is my pleasure to close today’s AI in Health symposium on "Scaling and Sustaining Healthcare with GenAI".
Like other countries, Singapore’s healthcare system faces challenges arising from the evolving demography and changing lifestyles. Our population is aging and the prevalence of chronic illnesses is on the rise. These challenges create pressures on our healthcare professionals and hospital infrastructure. These pressures demand new ways of delivering care.
It is therefore important that we harness technology to deliver quality care in a way that is effective and responsible. AI offers tremendous potential to transform the way we care for patients, support our healthcare workers and create more resilient health systems.
I am heartened to note that the session today has allowed for a meaningful examination of Singapore’s approach to healthcare innovation. Let me articulate some key considerations underlying our approach.
Solve real problems
First, we take a practical approach and apply AI and technology to solve real-world problems for clinicians and patients. We take an evidence-based, cost-effective approach and look at areas where we can make the most impact.
Singapore General Hospital (SGH) performs over 100,000 surgeries annually, each requiring prophylactic antibiotics. But choosing the right antibiotic is complex and takes time. Doctors must consider the type of surgery, patient allergies and medical conditions. Working with the Open Government Products team at GovTech, SGH developed Proph Abby to help doctors prescribe the right antibiotics for complex cases, against established guidelines. This directly embeds AI into clinical flows to help clinicians deliver care more efficiently.
In testing, the AI assistant achieved 95% compliance with established guidelines: a significant improvement over the previous 80% compliance rate by doctors. It also saves doctors up to 90% of time on complex cases. This exemplifies how AI improves both patient outcomes and care efficiency.
We are also bringing healthcare closer to homes and families. Jaundice affects more than half of newborn babies. This requires multiple trips to the clinic, exposing vulnerable infants to potential infections and creating stress for new families. BiliSG, developed by SGH, SingHealth Polyclinics and Synapxe, helps parents screen their newborns for jaundice using a smartphone application, from the comfort of their homes. BiliSG’s pilot app achieved highly precise sensitivity and reduced unnecessary clinic visits. It is now undergoing further tests in paediatric hospitals and polyclinics.
These opportunities, while impressive, need to be made widely available. Developing customised foundational models for medical use cases requires massive datasets and significant resources. This can create a divide where only large, well-funded institutions can benefit from AI advances, while smaller hospitals and clinics are left behind. Hence, we must also democratise access to AI capabilities.
Consider MerMed-FM, a foundational model that SingHealth and A*STAR are co-developing. The model aims to make AI development more efficient by requiring lesser training data than traditional methods. If successful, MerMED-FM could enable smaller healthcare facilities to build AI applications without starting from scratch.
Responsible scaling
But even as we solve pain points, we need to do it responsibly.
After all, while Generative AI brings powerful new capabilities, it also raises new risks about privacy, safety and trust which we must address.
Enigma, a healthcare AI platform by Enigma Health, automates hospital administrative work. At KK Women's and Children's Hospital and PRISM 1 , a pilot with Enigma cut genetic reporting time from 30 minutes per report to just seconds, or 1,400 reports in an hour, instead of weeks. Importantly, data privacy is preserved.
ELVF-FM, a research collaboration between SingHealth and A*STAR, seeks to help doctors interpret medical images, and verify clinical results. If it succeeds, the tool will highlight the abnormalities that it detects and explains its reasoning. It could overcome the ‘black box’ nature of many AI systems today, enabling safer AI applications.
Beyond individual applications, we need to build secure infrastructure that enables innovations. For instance, health research can help us understand more about health conditions, develop new medical treatments, plan health programmes and improve public health policy, but it must be done in a manner that upholds public trust and preserves individuals’ privacy. TRUST 2 , Singapore’s national health-related data exchange platform, supports this by putting in place secure infrastructure and a robust framework to enable anonymised at-scale analytics. Research is done with controlled access and vetted outputs, but without involving personal identifiers.
Enigma, ELVF-FM and TRUST offer a glimpse of how we can harness the power of AI while remaining trusted.
Good governance is just as crucial as technological advances in advancing the adoption of AI in healthcare. Without clear rules, companies hesitate to invest, and doctors hesitate to adopt new technologies.
This is why Singapore's Health Sciences Authority (HSA) provided clear regulatory pathways when it introduced AI medical device guidelines in 2019. In 2021, the Ministry of Health, the then-Integrated Health information Systems (IHiS), now Synapxe, and the HSA built on this foundation by publishing the Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines.
Collaborate widely
Yet even the most sophisticated technology and robust governance frameworks cannot succeed in isolation. Healthcare transformation requires collective effort and shared expertise.
No single institution can tackle the complexity of healthcare AI alone. We need to collaborate across sectors and stakeholders, between the public and private sectors.
Today, I am glad to have witnessed the two MOU signings between Enigma Health and Roche as well as Enigma Health and ST Engineering.
The two MOUs exemplify our collaborative approach to healthcare innovation.
Through their partnership, Enigma Health and Roche will combine AI capabilities with pharmaceutical expertise to strengthen clinical trials and market access. This collaboration will help bring innovative treatments to patients more efficiently.
The partnership between Enigma Health and ST Engineering will make healthcare innovation more accessible to those who understand patient needs best.
Collectively, these efforts to solve real problems, scale responsibly, and collaborate widely enables Singapore to leverage on AI to augment human expertise in healthcare, thereby delivering better outcomes for Singapore and Singaporeans.
Thank you for your contributions to this symposium, and for being part of Singapore’s journey to build better healthcare for generations to come.
I truly believe that together we can build a healthier future for all. Have a good day ahead.
1 SingHealth Duke-NUS Institute of Precision Medicine
2 Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech