[메디게이트뉴스 이지원 기자] 이제는 '잘 만든 의료 AI'를 넘어 '실제 의료현장에서 잘 쓰이는 의료 AI'가 중요해지고 있다. 기술 발전으로 정확도와 임상적 성능이 기본 조건이 된 만큼, 병원 업무 흐름에 자연스럽게 적용되고 의료진의 부담을 줄이는 등 현장에서 실질적인 가치를 제공해야 상용화로 이어질 수 있다.

14일 열린 'MSD 이노베이션 써밋' 패널토론 '인공지능을 멋진 기술에서 실제 의료 현장 적용으로 전환하기'에서는 의료 AI가 실제 병원에 도입되고 지속적으로 활용되기 위해 필요한 조건에 대한 논의가 이뤄졌다.

토론 좌장은 HITLAB 의장 스탠 카치노프스키(Stan Kachnowski)가 맡았으며, 패널에는 루닛 서범석 대표, 삼성서울병원 차원철 디지털혁신추진단장, MSD 글로벌 헬스 이노베이션 펀드(MGHIF) 조엘 크릭스턴(Joel Krikston) MD, 보스턴컨설팅그룹(BCG) 박지현 파트너가 참석했다.

"정확도는 기본 조건…병원 경제성·시스템 연동이 상용화 결정"

이날 패널들은 AI의 정확도만으로는 실제 도입과 상용화를 이끌기 어렵다며, 병원에 제공하는 경제적 가치와 기존 시스템 연동, 의료진 업무 부담 경감의 중요성을 강조했다.

서범석 대표는 "AI를 실제 제품으로 상용화하는 과정에서 가장 중요한 고객은 병원"이라며 "병원은 AI가 수익을 높이거나 비용을 절감하는지, 실제 운영에 어떤 가치를 제공하는지를 본다"고 말했다.

이어 서 대표는 사업 초기에 글로벌 의료기기 기업과 협력해 병원 시스템 연동을 시도했지만, 국가와 병원마다 사용하는 시스템과 버전이 달라 결국 직접 병원을 지원하는 체계를 구축하게 된 사례를 소개했다.

그는 "정확도는 진지한 논의를 시작하기 위한 기본 조건일 뿐"이라며 "상용화 과정에서는 병원 시스템과 연동하고 실제 업무 흐름에 적용하는 일이 훨씬 더 어려운 과제였다"고 설명했다.

서 대표는 "논문과 임상 근거도 중요하지만 실제 현장에서는 '경쟁 병원이 이미 사용하고 있다'는 사실이 가장 강력한 설득 근거가 되기도 한다"고 부연했다.

차원철 교수는 AI의 핵심 가치는 의료진의 업무 부담을 줄이는 데 있다고 강조했다.

그는 "산업혁명이 육체노동을 줄이고 인터넷이 정보 탐색 부담을 줄였다면 AI는 의료진의 인지적 부담을 줄여야 한다"며 "오히려 더 많은 정보와 알림만 제공한다면 의료진에게는 또 다른 부담이 될 수 있다"고 설명했다.

"데이터보다 활용 목적 먼저"…의료진 부담 줄여야 현장에 안착

병원이 의료데이터를 충분히 쌓더라도, 이를 어디에 어떻게 활용할지 명확하지 않으면 실제 의료현장에서 쓰이지 않을 수 있다는 지적도 나왔다.

박지현 파트너는 국내 상급종합병원의 임상데이터웨어하우스 고도화 프로젝트 경험을 소개하며 "데이터를 계속 쌓는 것보다 중요한 것은 데이터를 왜 모으는지, 어떤 목적으로 활용할 것인지 먼저 정의하는 것”이라고 말했다.

그는 "정보기술 부서는 데이터를 구축하고 연구자와 의료진은 이를 활용하려 하지만 양측의 소통이 부족하면 데이터는 많이 쌓여도 플랫폼은 사용되지 않는다"며 "AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라 사람과 AI의 역할을 구분하고 실제 활용 목적에 맞춰 시스템을 설계해야 한다"고 강조했다.

의료 AI 확산을 위해서는 서로 다른 이해관계자가 요구하는 근거를 연결하는 과정도 중요하다고 설명했다.

박 파트너는 "의사와 병원, 환자, 기업 등은 모두 원하는 근거가 다르다"며 "어느 한 이해관계자를 우선하기보다 각자가 이해할 수 있는 형태로 근거를 연결하고 전달하는 것이 중요하다"고 말했다.

조엘 크릭스턴 MD는 의료 AI 기업이 기술 자체보다 고객이 겪는 문제를 얼마나 이해하고 있는지를 보여줘야 한다고 조언했다.

그는 MGHIF가 투자 대상을 검토할 때도 MSD 내부 조직이 해결하려는 문제를 먼저 파악한다고 설명했다. 이어 세계 최초라는 주장보다 기존 기술과 시장을 이해하고, 다른 솔루션과의 차별점과 고객 문제를 해결하는 방식을 구체적으로 제시하는 기업이 더 설득력 있다고 밝혔다.

차 교수는 병원 내 AI 활용 분야로 간호사와 의료기사, 행정인력의 반복 업무를 꼽았다.

그는 "물품 관리나 공급, 청구 등 반복 업무를 AI와 로봇이 대신하면 의료진은 환자를 돌보는 본연의 업무에 더 집중할 수 있다"고 말했다.

이어 "의료의 핵심은 결국 사람이 다른 사람을 돌보는 것"이라며 AI가 반복 업무를 덜어 의료진의 업무 부담을 낮추고, 환자 진료에 집중할 수 있도록 해야 한다고 강조했다. 이러한 같은 변화는 의료인력이 현장을 떠나지 않고 본연의 역할을 이어가는 데도 도움이 될 수 있다고 부연했다.