생성AI 확산 속 '의료 AI 도입 로드맵' 필요성 제기(Gen AI proliferation calls for 'healthcare AI adoption roadmap')

Generative AI, which generates video, audio, and text on command, has the potential to add value in the healthcare market. However, only a few hospitals and healthcare systems are actually applying AI to their operations;

Generative AI has yet to be proven to be a reliable technology. As we are dealing with human life, we must be cautious;

A strategic approach is needed, but healthcare organizations have yet to find direction. According to Bain & Co, only 6% of all U.S. healthcare organizations are considering creating a strategy around AI.

The global hospital industry is facing its most challenging year since 2020, Axios reported. Wage inflation and labor shortages are plaguing the healthcare industry in the U.S., South Korea, and elsewhere, the company said.

주어진 명령에 따라 비디오, 오디오, 텍스트를 만들어내는 생성AI(Generative AI)는 의료 시장의 부가가치를 높일 수 있다. 그러나 병원이나 의료 시스템 등에 AI를 실제 적용하고 있는 곳은 소수인 것으로 조사됐다.

생성AI의 기술 안정성이 확인되지 않은 만큼 아직은 도입에 소극적이다. 사람의 생명을 다루는 만큼 신중할 수 밖에 없다.

전략적인 접근이 필요하지만 의료 기관들은 아직 방향성을 찾지 못하고 있다. 베인&컴퍼니(Bain & Co)에 따르면 미국 전체 의료 기관의  6%만이 AI 관련 전략 수립을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.

악시오스는 글로벌 병원 업계가 2020년 이후 가장 어려운 해를 보내고 있다고 보도했다. 미국, 한국 등 전세계에서 임금 인플레이션과 인력 부족으로 의료 업계에 고통받고 있다고 분석했다.

[미국 의료 기관 아직은 AI도입 소극적]

보고서에 따르면 대부분 의료 기관(health systems)는 임상 기록 개선(clinical documentation), 환자 데이터 구조 및 분석, 워크 플로우 최적화 등과 같은 단기 프로젝트에 생성 AI 사용을 검토하고 있다. 예를 들어, 캔자스주립대학(he University of Kansas) 병원은 의료 문서 작성 부담을 줄이기 위해 생성 AI 플랫폼 메디컬 처방전 스타트업 에이브릿지(Abridge)와 파트너십을 맺었다.

의사들을 위한 임상 기록과 환자 진료 대화를 자동화하는 시스템 도입을 위한 파트너십이다. 에잇브릿지는 140개 이상의 장소에서 1,500명 이상의 의사에게 서비스를 제공할 수 있다. 이 시스템을 이용하면 의사들은 임상 기록 부담에서 해방되고 진료에 더 집중할 수 있다. 캔자스 대학에 따르면 의사들은 하루에 130분 정도를 진료가 아닌 문서 작성에 쓰고 있다.

문서 작성을 넘어 병원들은 예측 분석, 임상 결정(clinical decisions), 치료 추천 등의 핵심 작업에 생성 AI를 사용하기를 원하고 있다.  

베인&컴퍼니의 파트너이자 보고서 주요 저자인 에릭 버거와 마가렛 드리스는 인터뷰에서 “지금은 공격을 하고 나중에 수비를 해야 하는 시기”라고 밝혔다.(It's time to play offense — or be forced to play defense later) 의료 분야에도 다른 영역처럼 AI를 적극적으로 도입해야 한다는 이야기다.

그러나 생성AI이 급속히 발전하는 상황에서 어떤 의료 시스템에 먼저 적용해야 하는 지는 지속적인 도전 과제다. 버거와 드리스 애널리스트는 보고서에서 “많은 병원들이 현재 생성AI에 대한 투자를 논의하고 있지만 기술의 발전 속도를 볼 때 완전 구식이 될 가능성이 크다”고 강조했다.

[AI에 대한 대규모 투자는 자제해야]

조사에 따르면 의료 기관의 75%가 AI가 의료 시스템을 개선시키고 바꿀 것이라고 진단했다. 하지만, 도입에는 신중하다.

의료 기관들이 AI도입을 주저하는 이유는 전문성 부족과 리소스의 제한(투자비) 때문이다. 보고서는 이에 병원들은 AI 의료 로드맵 수립 등  현명한 AI 투자가 필요하다고 지적했다.

당연한 이야기지만 의료 AI도입은 신중해야 하며 작은 프로젝트에서 시작해야 한다.

베인&컴퍼니는 병원은 의료비 청구, 일정 관리 등 위험도가 낮은 업무에서부터 생성 AI도입을 검토할 필요가 있다고 분석했다. 또 의료 기관은 생성 AI와 관련, 실정에 맞는 구축 파트너를 찾아야 한다.

버거와 드리스는 결론에서 “지켜보자는 접근법(wait-and-see approach)은 매력적인 대응이지만 의료 기관은 새로운 AI를 도입할 때  기존 전략에만 의존해선 안된다”고 분석했다. AI를 통해 새로운 효율성을 찾아야 한다는 분석이다.