AI는 환자의 자가 건강관리 및 유지, 환자 선별 및 초기진단, 질환의 진단 및 임상 치료 의사결정, 의료서비스 전달, 만성질환관리 등 헬스케어의 각 영역에서 생산성을 증가시킬 수 있으며, 이를 통해 의료진이 환자 케어에 보다 집중할 수 있도록 돕고, 병원과 같은 의료기관 및 공중보건 관리의 효율성을 증진시킬 수 있다는 전망이 제기됐다.

정보통신정책연구원이 발간하는 ‘AI TREND WATCH’ 최근호에서는 ‘AI가 헬스케어 종사자 및 의료기관에 미치는 영향’을 주제로 글을 게재하고 이와 같이 밝혔다.

이에 따르면 최근 인구 고령화, 환자의 기대수준 변화, 라이프 스타일 변화 등으로 인해 향후 헬스케어 부문의 역할은 보다 커지게 되는 반면 전 세계적으로 의료 종사자 수는 부족할 것으로 예상했다. 이 가운데 인구고령화는 보다 복잡한 요구가 있는 환자들을 케어할 필요성이 많아짐을 의미하며, 이는 의료행위의 패러다임이 일시적인 치료 중심에서 능동적이고 장기적인 치료관리 중심으로 바뀌게 됨을 시사하고 있다는 설명이다.

이 글에서는 AI 도입 및 적용이 가능한 헬스케어 분야로 △자가케어, 예방 및 건강 유지 △선별 및 초기진단 △진단 △임상적 결정 지원 △의료의 전달 △만성질환 관리 등 크게 6가지로 제시했다.

이를 세부적으로 살펴보면 ‘자가 케어, 예방 및 건강유지’는 사람들이 더 건강한 삶을 누릴 수 있도록 지원하는 건강 관리응용프로그램들이며, ‘선별 및 초기진단’은 환자를 선별하고 증상에 따라 추가적인 의료서비스가 필요한지를 판단하는데 도움을 주는 것이다.

또 ‘진단’은 증상의 원인에 따라 임상적인 조치가 필요한 경우 진단 AI 솔루션은 정확도를 개선하고 시간을 절약해 줄 수 있으며, ‘임상적 결정 지원’의 경우에는 의료지식의 급격한 증가에 따라 의사가 최신정보를 유지하는데 도움이 되도록 각 환자별 관련 의료지식을 검색해 구조화된 정보를 제공하는 AI솔루션이 도입되고 있는 상황이다.

또한 ‘의료의 전달’은 자연어처리 기반의 솔루션으로 다양한 분야의 실무자를 지원할 수 있고, ‘만성질환관리’에서는 AI 솔루션을 통해 만성질환을 일상적으로 관리할 수 있으며, △증상의 모니터링 △필요한 약물의 복용 △건강 습관 관리 등을 제공함으로써 24시간 상주 간병인의 필요성을 줄일 수도 있다는 설명이다.

이밖에도 AI는 테이터를 기반으로 집단 내 건강 징후를 예측하거나 보건 관리를 개선할 수 있는 보건관리 개선의 역할뿐만 아니라 반복적·저부가가치 업무로부터 현장 의료인들을 해방시켜 직접적인 환자 케어시간에 집중할 수 있도록 하는 운영적 개선 등에도 도움을 줘, 의료행위뿐만 아니라 의료 가치사슬 측면에서도 기여를 할 수 있다고 덧붙였다.

이와 함께 이 글에서는 AI 및 이에 기반한 자동화는 업무처리 효율화와 더불어 의료현장에서 종사자들의 역할 변화도 가져올 것으로 예상했다.

즉 종사자들이 단축된 시간만큼 상대적으로 다른 곳에 사용할 시간을 확보하는데 활용되는 한편 인구 고령화, 만성질환 및 동반질환 증가 등의 인구통계학적 요인과 기타 거시경제적 요인에 따라 2030년까지 간호조무사, 면허를 갖춘 실무 및 직업 간호사, 가정건강 보조원과 같은 의료종사자 대한 수요는 크게 증가하는 반면 의료장비 준비 업체나 의료기록 및 건강 정보 기술자와 같은 직업에 대한 수요는 감소할 것으로 전망했다.

특히 종사자의 역할 변화와 관련 AI는 임상의를 대체하지는 않지만 그들의 능력을 강화할 것이며, 더 나은 진단과 효과적인 치료뿐만 아니라 임상의와 환자와의 상호작용을 근본적으로 변화시켜 환자 중심의 의료전달 재구성하할 것이라고 내다봤다.

즉 병원 내의 행정업무와 운영을 효율화 시키고, 간호사 등 의료진이 환자 케어에 집중할 수 있도록 할 뿐만 아니라 병원 외 지역사회 및 가정 기반의 환자 케어도 가능하게 한다는 것이다.

또한 진단의 속도와 정확성을 향상시키기 위해 의료진이 AI를 활용하는 것이 필수적인 역량이 될 것이며, AI는 많은 양의 데이터로부터 선별된 지식을 제공함으로써 의료진의 교육프로그램을 향상시키고, 실무에서는 고품질의 맞춤형 치료를 적용할 수 있도록 지원하므로 의사는 환자가 적절한 자가 치료 및 관리를 할 수 있도록 코칭, 상담 등에 보다 집중할 수 있다는 것.

이와 함께 AI솔루션은 의료진간 협진 및 다양한 의료환경에서의 통합 치료를 가능케 함으로써 보다 많은 전문가들간 협업, 통합 및 공동 치료가 이뤄지도록 의료체계의 문화를 전환시키고 있으며, 환자의 역량 강화·자기 관리· 원격 치료·가정 모니터링 등이 가능해지면서 일차 및 응급치료 영역에서 의료진의 일상 업무량을 감소시키고, 의료전문가가 심각하고 긴급한 요구를 가진 환자를 치료할 시간을 확보할 수 있도록 도움을 주고 있다고 설명했다.

이밖에도 의료기관 내에 AI 활용을 위한 △데이터 사이언티스트 △AI 엔지니어 △데이터 거버넌스 전문가 △데이터 엔트리 전문가 △데이터 엔지니어 △CAO(Chief AI Officer) 등의 새로운 직무가 생겨날 가능성이 높다고 전망했다.

이와 관련 정보통신정책연구원은 “AI는 헬스케어의 다양한 영역에 새로운 혁신을 가져오며, 의료 종사자 및 의료기관 내의 모든 직무와 역할의 변화를 수반할 것으로 예상된다”며 “이에 따라 의료시스템 내부의 패러다임 변화가 요구되며, 의료종사자들의 새로운 학습과 연구가 필요한 시점”이라고 밝혔다.

실제 EU 산하 교육·연구기관인 EIT가 맥킨지글로벌과 함께 발표한 AI로 인한 헬스케어 부문의 진화에 대한 보고서에 따르면 헬스케어 분야는 타 산업에 비해 AI 도입 및 자동화로 인한 인력 대체가 상대적으로 적으며, 업무시간의 단축이 있다 하더라도 해당 직무 내 특정 업무의 처리가 효율화되는 경향이 크다고 밝혔다.

즉 업무 과부하를 줄이고 환자 중심의 의료서비스 전달에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 전인적 접근으로 진료 및 환자 케어가 가능하며, 향후에는 진단·치료 영역이나 환자 모니터링 영역에서의 AI 적용뿐만 아니라 고령환자·만성질환자의 가정 케어, 지속적 치료 관리, 공중보건 분야의 관리 및 위험 감지 등이 AI 기반으로 이뤄질 수 있다는 것이다. 

정보통신정책연구원은 “의료서비스 전달에 있어 혁신을 가속화할 수 있는 다양한 AI 솔루션이 개발되고 실제 의료현장에서 점차 적용 분야를 넓혀가고 있지만, 이와 동시에 예상되는 많은 우려도 간과할 수 없다”며 “기계화된 진료·의료윤리의 문제, 개인 데이터 사용의 문제, AI 솔루션을 통한 무면허의료행위의 범람 가능성 등을 사전에 조율하고 방지하기 위한 대응도 이뤄져야 할 것”이라고 제언했다.

• 강환웅
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