◇ 대(對) AI의 시대에서 대(大) AI의 시대로 

그야말로 AI의 시대다.

단순히 AI가 등장한 시대라는 의미를 넘어 모든 분야에서 인간이 AI를 마주하고(對) 있는 시대이다.

그뿐인가.

모두가 앞으로 AI가 세상을 지배하는 大AI의 시대가 되는 것은 시간문제일 뿐이라고 한다.

모든 분야에서 너무나도 빠른 속도로 AI는 인간과 마주하고 협력하며 인간을 뛰어넘고 있다.

그중에서도 의학, 그리고 헬스케어 분야는 AI의 활용이 매우 적합한 분야라 할 수 있겠다. 

근거 중심의 방대한 지식과 관찰을 통한 정확한 정보 수집, 수많은 경우의 수에 대한 확률 계산, 데이터를 중심으로 한 추론, 디지털화를 통한 정보의 교류·활용 등 헬스케어 분야에서 필요한 모든 능력은 실로 AI의 주 종목이라 할 수 있다. 

언젠가부터 AI라는 이름이 붙어있는 무언가를 하고 있지 않으면 오히려 불안감을 느낄 정도이다. 

2016년 알파고(Alphago)가 이세돌 9단을 꺾었을 때만 해도 단순히 확률의 계산을 사람보다 더 잘할 뿐이라고 생각했었다. 

불과 10여 년, Open AI가 Chat GPT를 출시한지 단 4년 동안 도대체 무슨 일이 있었던 걸까? 

너무나도 갑작스럽고 큰 변화의 물결에 대부분의 사람은 당황했다. 

심지어 IT 업계의 종사자들도 이런 발전속도와 변화는 예상치 못했다고 한다.

이번 특집의 주제부터가 ‘병원의 생존 전략’이니 의료계가 이 무서운 변화의 속도를 얼마나 심각하게 받아들이고 있는지 알 수 있다. 

이제 병원이 살아남기 위해서는 AI를 마주하지 않을 수 없다.

두려움을 뒤로하고 AI의 물결에 올라타야 할 때다.

모든 분야에서 AI가 이미 key player가 되어가고 있다. 

AI 한 번 안 돌려 보고 보고서를 쓰거나 기사를 쓰거나 리포트를 써 본 분들은 이제 없을 것이다.

이 글 또한 AI의 리뷰를 받았음은 당연하다.

◇ AI, 디지털 헬스의 현주소 - 우리는 어디 서 있는가?

병원의 규모나 경영진의 관심도, 또는 전담인력의 규모와 능력에 따라서 AI의 도입과 활용 정도는 병원마다 다를 것이다. 

큰 규모의 대학병원에서는 전체적인 관제 시스템에서부터 진료 프로세스의 효율화, 실제 진단, 치료와 같은 진료현장, 물류와 자산의 관리 등 병원 현장에서의 활용, R&D와 논문 제작 등 학교와 연구실에서의 활용으로 크게 나눌 수 있을 것이다.

중소병원의 경우는 대체로 진료현장에서부터 AI를 접하게 된 경우가 많다.

그럼 먼저 AI가 실제 진료현장을 어떻게 바꾸고 있는지에 대해 되짚어 보자. 

■ AI 닥터

유명한 웹툰의 제목이기도 하다.

작가도 의사라 하니 작품의 실제 고증은 믿을 만할 것이다.

이 웹툰에서는 AI가 사고로 뇌에 이식된 의대생이 천재내과의가 되어 AI의 도움을 받아 수많은 희귀병 환자들을 진단하고 치료한다.

말하자면 ChatGPT를 머릿속에 가지고 다니는 것이다.

우리도 머릿속에만 없을 뿐 언제든 AI를 이용할 수 있으니 이제 다들 천재 의사가 되는 날이 머지않았다. 

이미 많은 AI 솔루션이 진단과 치료 보조에 쓰이고 있다.

특히, 영상과 병리 판독 분야는 전문의와의 능력 차가 거의 없어질 정도로 날로 발전하고 있으며 이미 많은 스타트업들과 대형 헬스케어 기업들이 경쟁적으로 AI 솔루션을 쏟아내고 있다.

아직 그 정확도와 효율성 면에서 전문의를 완벽하게 대체한다고 볼 수는 없으나 판단에 도움이 됨은 물론이요, 학습을 거듭할수록 능력치가 상승함은 당연한 결과다. 

생성형 AI의 침투도 상당하다.

ChatGPT 류의 대형 언어모델(LLM)은 진료 기록 요약, 초안 작성, 환자 대상 교육, 진단 보조 등에 이미 활용되기 시작됐다.

미국에서는 EMR시스템에 AI어시스턴트가 내장되면서 의사의 타이핑 부담을 60% 이상 줄였다는 보고도 나오고 있다.

최후까지 살아남을 의사는 외과의사라는 말을 많이들 한다.

실제로 진단과 내과적 처방보다 수술과 처치 분야는 아직 AI의 발전이 더디다고 할 수 있겠다.

하지만 다음은 Physical AI의 시대이다.

AI의 두뇌를 가진 로봇이 외과의사의 역할을 하는 시대가 온다는 말이다. 

현재의 AI 로봇수술은 한가지 학습된 수술법을 수행할 수 있는 정도이다.

그렇지만 모든 경우의 수를 통제하며 돌발 상황에서도 최선의 수술을 할 수 있는 로봇이 불가능할 것으로 생각하는 의사는 이제 없을 것이다.

■ 의료를 진료실 밖으로

디지털 헬스는 의료를 진료실 밖으로 확대했다.

원격의료(telemedicine)의 수요는 코로나19를 기점으로 폭발해 AI의 발전 전부터 확대되고 있었으나 학습된 AI를 활용하면서부터 웨어러블 디바이스로 수집된 환자의 모든 데이터를 분석하고 전달하고 모니터링하여 환자 상태를 예측하고 진료에 도움을 주는 등 원격으로 할 수 있는 일이 점점 많아지고 있다.

이런 변화는 병원에게는 한편 위협이기도 하다.

만성질환 환자가 매달 병원을 방문하지 않아도 되니 환자 수는 줄어들 수도 있다.

하지만 반대로 원격 모니터링은 더 많은 환자를 더 효율적으로 관리할 수 있고 오히려 환자의 기반을 넓힐 수도 있다.

영상, 병리 판독의 경우 이미 바다 건너 환자의 판독까지 하고 있다고 하니 곧 진료실을 밖을 넘어 세계로 환자군이 넓어질지도 모르겠다. 

■ 환자도 달라졌다. 

7080세대를 흔히 아날로그에서 디지털로 넘어가는 세대라고 한다. 

그 세대가 이제 50대가 되어간다. 

디지털의 시작을 경험한 세대이며 같이 발전한 세대다.

2007년 아이폰이 출시됐다.

그때 태어난 아이들이 딱 스무 살이다.

‘디지털 네이티브’ 세대인 것이다.

부모세대부터 디지털 네이티브 세대까지 이들은 앞으로의 병원의 주요 고객이다.

이들은 스마트폰으로 검색하고, 리뷰를 보고 병원을 선택하며 온라인 예약, 비대면 상담, 디지털 영수증, 앱 사용 등에 익숙하다.

익숙할 뿐만 아니라 사람을 마주하는 것보다 더 편하다.

환자의 만족도를 높이기 위해 꼭 사람이 붙어서 응대하고 서비스를 공급하지 않아도 된다.

디지털 환자 경험도 경쟁력이 될 수 있는 것이다.

◇ 생존전략 - 무엇을 해야 하고 무엇을 조심해야 할 것인가. 

■ 데이터는 자산이다.

AI의 시작은 데이터다.

수많은 데이터의 딥러닝이 없었다면 AI의 도약은 불가능했을 것이다. 

병원이 축적하는 환자 데이터, 진료기록, 영상 자료는 그 자체로 엄청난 자산이다.

대부분의 병원 특히 중소병원은 이 데이터를 흩어진 서류와 분리된 시스템 속에 잠재워두고 있다.

첫 번째는 이 데이터의 정비와 활용이다. 

리서치가 활성화된 대형병원들은 이미 데이터의 중요성을 뼈저리게 알고 있고 중앙집중화, 표준화, 상호운용성에 많은 투자를 하고 있다.

먼저 구조화된 데이터를 쌓고 이를 바탕으로 병원의 진료 패턴, 환자 방문율, 비용 구조 분석에서부터 시작해야 한다.

이것이 AI 활용의 출발점이다. 

■ 무엇을 해결하려 하는 것인가?(우리 병원의 병목이 어디인가)

원장이 ‘AI를 도입합시다’라는 말을 하는 것은 직원을 혼란에 빠트린다.

목적이 분명해야 한다.

AI를 단순히 홍보 수단으로 여기는 병원은 실패할 확률이 높다.

도입하려는 AI로 해결하려는 문제를 한 문장으로 말할 수 있어야 한다.

“간호사의 전화 응대 시간을 줄인다.”, “영상 판독 지연이나 오류를 줄인다.”, 이렇게 구체적인 목표를 말할 수 있어야 전략으로 활용된다.

원장이 AI 전문가일 필요는 없다.

그러나 병원의 문제점이나 병목이 생기는 곳을 정확히 판단해야 한다.

의료 AI 하면 대부분 진단 보조를 떠올리지만 당장 수익에 영향을 미치기 쉬운 것은 진료와 행정의 프로세스를 도와주는 AI다. 

원무 자동화, AI 기반 청구 오류 감지, 수술실, 검사실 스케줄 최적화, 의약품 재고관리 등은 투자 대비 효과가 검증된 영역이다.

챗봇 기반의 예약, 안내 시스템도 직원부담을 줄이고 환자 만족도를 높일 수 있다.

■ 환자 경험을 디지털로 설계하라

환자가 병원을 검색하는 순간부터 퇴원 후 추적 관리까지, 전체 ‘환자 여정’을 디지털로 설계하라. 

검색을 최적화하고, 예약, 대기 안내, 동의서, 퇴원 후 문자, 팔로업까지 각각의 단계를 촘촘하게 연결하고 리마인드 시켜라.

자연스러운 홍보이자, 적절하게 배치된다면 이 또한 병원의 경쟁력이 될 수 있다. 

단 무차별적인 정보 노출과 광고는 역효과를 부를 수 있다. 

■ 디지털, AI 문화를 만들어라

디지털 전환에서 가장 큰 장벽은 사람이다.

직원들이 새로운 시스템을 불편해하거나 의료진이 AI 활용을 귀찮게 여긴다면 아무리 좋은 기술도 뿌리내리기 힘들다.

병원장은 솔선수범해 디지털 문화를 이끌어야 하고 정기적인 디지털 리터러시 교육, 내부 채널을 통한 아이디어 제안이 지속해서 이뤄지게 해야 한다. 

◇ 무엇을 주의할 것인가?

■ 첫째도 보안, 둘째도 보안 

AI 도입 시 현실적으로 가장 문제가 되는 부분 중 하나는 개인정보의 보안이다.

의료정보는 굉장히 복잡하다.

인적사항부터 시작해서 환자 본인이 가지고 있는 고유한 생체정보는 물론 병원에서 진료 과정 중에 생성, 기록된 정보 등 거의 개인의 모든 정보가 들어있기 때문에 큰 가치를 가지고 있으며 산업적으로의 활용성 또한 무한하다.

또한, 법적인 제재도 많아서 생성과 보관, 보안에 인적, 재정적인 부담이 막대하다.

병원이 디지털화되고 AI가 쓰이기 시작하면서부터 개인정보의 유출에 대한 위험성 또한 커졌으며 대형병원들은 아예 자체 AI 구축에 공을 들이는 현실이다.

디지털화될수록, AI를 많이 활용할수록, 첫째도 보안, 둘째도 보안, 보안에 더 공을 기울여야 할 것이다. 

■ AI는 책임을 지지 않는다. 

AI를 사용했다면 흔적이 남게 해야 하고 최종 확인자가 누구인지 기록이 남아있어야 한다.

이는 의료진이 진료에 AI 활용을 꺼리게 하는 한 가지 이유가 될 수 있다. 

오류를 개인의 실수로 처리하지 않고 시스템 개선으로 해결하려는 문화가 필요하다.

또한, 계약단계에서부터 책임 범위, 보상한도 등에 대한 논의가 있어야 한다. 

보안 투자와 직원교육은 AI 디지털 병원으로 가기 위한 필수 코스다.

그러나 항상 잊지 말아야 할 것은 의료란 사람을 돌보는 일이라는 것이다.

AI는 병원이 환자에게 신뢰와 공감을 주는데 보조해야 할 도구일 뿐이다.

또한, 병원의 인력을 대체하기 위함이 아님을 오히려 그들을 도와주기 위함임을 늘 주지하고 주지시켜야 할 것이다.

◇ 두려워하지 말고 올라타라

AI 디지털 헬스 시대는 이미 와있다.

그리고 멈추지 않을 것이다. 

병원의 생존은 제일 비싼 AI를 도입한 곳이 아니라, 가장 잘 적응한 곳에서 이뤄질 것이다.

중소병원도 당연히 장점이 있다.

빠른 의사결정, 과감한 투자, 민첩한 적응 등 AI 시대에 오히려 걸맞은 모델일 수도 있는 것이다.

더 나은 의료를 만들어가기 위해 선도하는 병원들은 경험을 공유하고 혼란에 빠진 병원들은 차근차근 배워나가면 된다.

이제는 변화를 두려워하지 말고 파도에 올라타는 법을 배워야 할 것이다.