사진 제공=보건복지부

심장 초음파 영상에서 81개의 지표를 분석하는 솔루션이 의료 현장에서 검증되고 있다. 통상 10분 걸리던 영상 분석은 1분 안에 완료되고, 연간 30%의 심장 초음파 검사랑 증가가 예상됐다.

윤연이 분당서울대병원 순환기내과 교수는 "60일 이상 대기해야 하는 초음파 환자의 불편이 해소되고, 별도의 장비 없이도 심장의 움직임 분석을 고도화할 수 있어 시간과 비용이 절감되는 효과가 기대된다"고 설명했다.

보수적인 의료산업에도 인공지능 전환(AX)의 요구가 거세다. 정부는 지역과 공공 의료 부문에 적극적인 AI 도입을 통해 지역 완결적 의료쳬계를 구현할 것으로 기대했고, 전국의 의료 서비스 수준을 전반적으로 끌어올리겠다는 구상이다.

◇정은경 복지부 장관 "AI 통해 지역의료 격차 축소"

정은경 보건복지부 장관은 "1, 2, 3차 의료기관 간의 진료 연계를 획기적으로 강화해 국민이 전국 어디서나 필요한 수준의 의료 서비스를 받을 수 있도록 돕는 '공공의료 인공지능 고속도로'를 구축할 것"이라고 설명했다.

정 장관은 17일 분당서울대학교병원을 방문해 서울대병원, 분당서울대병원, 경북대병원, 전북대병원 등 주요 권역책임의료기관장들과 함께 '공공의료 인공지능 확산을 위한 정책 간담회'를 열고 이 같이 밝혔다.

복지부는 지난달 '인공지능 기본의료 추진단'을 발족했고, 이번 방문은 상반기 인공지능 기본의료 전략을 수립하기 전에 정책적인 과제와 현 상황에 대한 진단을 위해 마련됐다.

국립대병원장들은 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 재정적 지원이 필요한 한편 규제 완화에 대한 제안도 이어졌다. 현장의 혁신을 위해서는 그래픽 처리 장치(GPU) 구매가 필요하고, 소프트웨어 등 구독료에 대한 지원도 필요하다는 의견이 나왔다.

현재 각 국립대병원에서 AI를 활용하는 방식과 규모 편차가 큰데, 정부는 권역별 의료기관의 AX를 앞당기는 한편 지역별 편차를 점차 줄이겠다는 구상이다.

서준범 AI전략위 기본의료 TF 리더는 "국가 차원에서 의료 AI 전략을 보면 병원만이 아니라 현장 지역 의료까지 퍼져나가야 한다"며 "각 기관만의 노력으로는 부족하고, 국가가 데이터를 묶어서 한국형으로 특화된, 보건의료에 특화된 지식체를 만드는 고민이 필요할 것"이라고 제안했다.

◇AI 활용도 빈익빈 부익부…확산·공유 모델 만들어야

수도권과 비수도권의 기대수명은 6.2년 차이가 나고, 전국 시군구의 40%는 응급의료 취약지로 꼽힌다. 이 같은 지역 격차는 AI 활용에서도 두드러졌다.

주제 발표에 나선 한국보건사회연구원은 의료 현장의 AI 활용률이 5% 미만이라고 진단했다. 개별 정책의 실패보다는 건강 격차와 의료비, 혁신의 부재가 얽힌 구조적 위기라는 설명이다.

오히려 AI 활용을 본격적으로 의료 현장에서 시작하는 지금이 AI기본의료를 모두에게 제공할 수 있는 기회라는 관측도 제시했다. 각 병원이 AI 장비 및 플랫폼을 도입하는 시점에서 공공의료가 새로운 국면을 맞이할 수 있을 것이란 기대다.

현재 AI의 활용법은 병원마다 달랐다. 서울대학교병원은 헬스케어AI 연구원을 설립했으며, 'SNUH.AI'라는 자체 AI 구축 사업을 실시한다. 이 밖에 'KMed.AI'는 의료 특화 LLM으로 네이버와 함께 최신 논문과 임상 가이드라인을 담은 검색 서비스를 선보일 예정이다.

분당서울대병원에서는 진료 현장에서 음성 인식을 통해 환자의 정보를 요약하고, 웨어러블 기기 등의 정보를 곧바로 환자 차트에 기록할 수 있는 시스템을 시연했다. 반면 투자 비용의 부담을 호소하거나 데이터 공유가 제한적이라는 어려움을 제기한 병원도 있었다.

복지부는 재정 지원과 규제 완화 등의 과제를 인공지능 기본의료 전략에 적극 반영할 방침이다. 국립대병원에서 AI 활용 수준이 높아지면 결국 지역 의료 체계로도 확산될 여지가 크기 때문에 중추의 역할이 요구되는 시점이다.

정은경 복지부 장관은 "정부는 인공지능을 지역 간 의료격차, 필수·공공의료 공백을 해소하고 국민의 생명을 보호하는 핵심 동력으로 확신하고 있다"고 강조했다.

이수현 머니투데이방송 MTN 기자