급성 뇌졸중 의심 환자 김 씨의 증상이 담당 의사와의 대화 도중 실시간으로 분석됐다. 음성 인식 기술이 문진 내용을 즉각 구조화하자, 인공지능 시스템은 상급 병원 이송이 필요하다는 판단을 내렸다. CT 판독 결과와 그간의 치료 경과까지 자동으로 정리된 의뢰서가 생성됐고, 의사가 버튼 하나를 누르자 인근 3차 의료기관 여러 곳에 동시에 수용 요청이 전송됐다. 얼마 지나지 않아 한 병원에서 환자 수락 회신이 도착했다.
이 장면은 서울대병원과 보라매병원 사이에서 시험 구현된 가상 시나리오다. 연합뉴스에 따르면 보건복지부는 이와 유사한 인공지능 기반 시스템을 전국으로 확산하기 위해 하반기 중 'AI 전환(AX) 스프린트 사업'을 본격 가동한다. 핵심은 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장시스템(PACS)에 인공지능을 직접 연결해, 2차-3차 의료기관 사이 환자 의뢰·회송 과정을 자동화하는 것이다.
그동안 환자들은 병원을 옮길 때마다 스스로 정보 전달자 역할을 떠맡아야 했다. 이전 병원에서 받은 CD 한 장을 들고 상급 기관을 찾아가면, 이미 시행했던 검사를 처음부터 다시 받아야 하는 경우가 허다했다. 퇴원 후 동네 의원으로 돌아가면 직전 처방 내역조차 확인이 안 돼 치료 연속성이 끊기기도 했다.
한국보건사회연구원 신현웅 선임연구위원은 현행 의료전달체계의 구조적 문제를 지적했다. 의뢰에서 검사, 치료, 회송에 이르는 전 과정에서 발생하는 단절의 책임이 고스란히 환자에게 전가돼 왔다는 분석이다. 병원 간 협력 공백을 메우는 역할을 환자 본인이 수행해야 했던 셈이다. 서울대병원 기술연구센터장 곽수헌 교수 역시 방대한 의료 정보가 존재하지만 실제 활용 가능한 형태로 연결돼 있지 않다는 점을 핵심 장애물로 꼽았다.
이번 실증 사업은 서울·경기, 강원, 전남 등 세 개 권역 공공병원에서 우선 시작된다. 참여 기관에는 국가 GPU 자원과 공공 AX 전용망이 지원될 예정이다. 박정환 복지부 보건의료데이터과장은 과거처럼 고가 장비를 직접 구매·설치하던 방식에서 벗어나 클라우드 기반으로 신속하게 인프라를 확충할 수 있다고 설명했다. 내년 상반기부터는 공공의료기관 대다수가 충분한 연산 자원을 활용할 수 있을 것이라는 전망도 덧붙였다.
정부는 이 사업을 통해 환자들이 끊김 없는 치료를 받고, 중복 검사로 인한 의료비 낭비도 줄어들 것으로 기대하고 있다. 영월의료원 외과 과장이자 전 인천의료원장인 조승연 전문의는 인프라 정비와 제도 개선이 함께 이뤄져야 최대 효과를 거둘 수 있다고 조언하면서도, 인공지능이 의무기록 교류에 제대로 적용되면 응급환자 이송 같은 상황에서 결정적 역할을 할 수 있을 것이라고 평가했다.
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