의료 접근성이 떨어지는 지역 거주자, 만성 질환자, 장애인, 감염병 환자, 야간이나 휴일 소아 환자 등은 예외적으로 전화나 화상 등 비대면 진료가 허용된다. 그렇더라도 예외는 대면 진료의 보조적 수단으로만 작용한다. 의료법 제34조는 대면 진료를 원칙으로 하되 예외적으로 원격 의료를 인정하고 있음을 명확히 밝히고 있다. 이렇게 본다면, 우리나라 의료법은 직접 진찰을 통한 환자의 안전성 확보를 위해 대면 원칙을 기본으로 하되 예외적 상황에서 비대면 진료를 허용하고 있음을 알 수 있고, 이러한 법률 체계는 무엇보다도 환자의 안전과 의료의 질을 유지하기 위한 정책이라 할 수 있다.
--- 「01_“의료 행위 대면의 원칙과 예외”」 중에서

AI는 의료 영상 분석, 유전 정보 해석 등에서 인간을 뛰어넘는 패턴 인식 능력을 발휘할 수 있다. 이를 통해 초기 암 진단, 희귀 질환 탐색 등에서 높은 정확성을 보인다. 또한 환자 개인의 유전 정보, 생활 습관, 병력 등을 종합적으로 분석해 가장 적합한 치료 방법을 제안할 수 있다. 이는 효율적이고 개인화된 치료를 가능하게 한다. AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석해 새로운 치료법이나 약물 후보를 신속하게 발굴할 수 있다. 이는 특히 질병 메커니즘 이해나 신약 개발 과정에서 혁신적인 발전을 가져올 수 있다.
--- 「03_“AI 의료 행위의 개념과 기능”」 중에서

약한 AI가 의료 행위에 개입해 타인에게 손해를 야기한 경우, 실정법에 규정되어 있는 법규에 따라 책임을 묻기 위한 시도는 할 수 있겠지만, AI가 실제 효력을 발생하고 있는 법률상의 사람이 아니라는 점에서, 청구권 조항의 합당성 여부에 대한 논란이 발생할 수 있다. 물론 법률에 규정되어 있는 조문 해석을 통해 발생되는 문제를 해결할 수는 있겠지만, 이러한 시도는 법적 안정성을 해할 우려가 있을 뿐만 아니라 사회 혼란을 가중시킬 수 있을 것이다. 입법적 해결이 요망된다.
--- 「06_“약한 AI 의료 행위의 책임”」 중에서

빅데이터 분석의 가장 큰 혜택은 무엇보다도 개별 정보에서 알 수 없는 새로운 지식을 얻을 수 있다는 점이다. 따라서 공공과 민간 영역의 보건의료 관련 행정데이터와 임상데이터, 인간 유전체 및 단백질 연구데이터 등을 하나로 연결해 빅데이터 분석이 이루어지면, 우리는 그동안 알지 못했던 새로운 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 개인별 맞춤을 위한 치료 또한 가능하게 될 것이다. 예를 들면, 항우울증 치료제라든가 콜레스테롤 수치를 낮추기 위한 치료제 연구 및 당뇨병 치료 연구의 가능성을 높게 부여한다.