필립스, 2024 미래 건강 지수 보고서 통해 의료 AI 확산과 미래 과제 조명

이미지 출처: 미드저니 생성

전 세계 의료 시스템이 인력 부족, 데이터 통합 문제, 재정적 어려움 등 다양한 과제에 직면한 가운데, 인공지능(AI)이 이러한 문제를 해결할 핵심 기술로 주목받고 있다. 필립스가 발표한 ‘2024 미래 건강 지수’ 보고서는 14개국 2,800명의 의료 리더들을 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로, 의료 시스템의 현재와 미래를 조명했다.

보고서에 따르면, 의료 리더들의 66%가 직원들의 번아웃, 스트레스, 정신 건강 문제 증가, 일-생활 균형 악화, 사기 저하 등을 경험하고 있다고 응답했다. 55%는 직원 이직 가능성 증가를 우려했다. 이는 의료 서비스의 질과 접근성에도 영향을 미치고 있다. 77%의 리더들이 인력 부족으로 인한 진료 지연을 경험하고 있다고 답했으며, 60%는 진료 예약 대기 목록 증가, 57%는 치료나 시술 대기 시간 증가, 54%는 검진, 진단, 예방 의료에 대한 접근성 저하를 보고했다.

이러한 문제를 해결하기 위해 의료 리더들은 자동화, 가상 진료, 원격 환자 모니터링 등의 기술 도입을 확대하고 있다. 92%의 리더들은 반복적인 업무의 자동화가 인력 부족 문제 해결에 중요하다고 답했다. 89%는 가상 진료가 인력 부족 문제 해소에 긍정적인 영향을 미치고 있다고 평가했다.

특히 AI는 임상 의사결정을 지원하는 강력한 도구로 자리 잡고 있다. 현재 병원 내 환자 모니터링(42%), 투약 관리(37%), 예방 의료(36%), 치료 계획(35%), 영상의학(35%) 등의 분야에서 AI가 활용되고 있으며, 향후 3년 내에는 원격 환자 모니터링(41%)과 병리학(33%) 분야에서의 AI 도입도 확대될 전망이다.

최근 등장한 생성형 AI에 대한 관심도 뜨겁다. 응답자의 85%가 현재 생성형 AI에 투자하고 있거나 향후 3년 내 투자할 계획이라고 밝혔다. 국가별로는 인도네시아(74%), 인도(70%), 중국(69%), 싱가포르(64%), 영국(60%), 사우디아라비아(60%) 순으로 생성형 AI 투자 계획 비율이 높았다.

의료 리더들은 AI를 통해 환자 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 43%는 AI가 치료 계획과 진료 경로를 최적화하는 데 도움이 될 것이라고 답했으며, 37%는 근거 기반 진료 관행 식별, 36%는 진단 및 선택적 시술 대기 목록 감소에 AI가 기여할 것으로 전망했다.

그러나 AI 활용 확대에 따른 우려의 목소리도 나오고 있다. 응답자의 94%가 데이터 통합 문제로 인해 적시에 양질의 의료 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 38%는 데이터 접근과 통합에 시간을 빼앗겨 환자 진료에 집중하기 어렵다고 호소했다.

더 큰 문제는 AI 애플리케이션의 데이터 편향 가능성이다. 응답자의 87%는 AI의 데이터 편향으로 인해 건강 결과의 격차가 더 벌어질 수 있다고 우려했다. 이를 해결하기 위해 의료 전문가들이 AI를 더 투명하고 해석 가능하게 만들어야 하며(48%), AI의 윤리적 사용을 위한 정책을 수립하(46%), AI에 대한 지속적인 교육과 훈련을 제공해야 한다(43%)고 제안했다.

한 미국 병원의 최고정보책임자(CIO)는 “AI 사용의 이점과 함께 환자 치료와 관련된 안전장치에 대해서도 깊이 이해해야 한다”고 말했다. 싱가포르의 한 병원 운영 책임자는 “AI가 생성한 진단에 대한 책임 소재와 오류 발생 시 대처 방안에 대해 임상의들이 우려하고 있다”고 전했다.

재정적 어려움 속에서도 지속적인 혁신을 위해, 의료 리더들은 새로운 기술 도입 모델을 모색하고 있다. 74%가 향후 3년 내에 최소 한 가지 유형의 의료 기술 구독 모델을 사용할 것을 고려하고 있다고 답했다. 구독 기반 모델은 대규모 초기 자본 지출 없이 기술 솔루션을 도입할 수 있게 해주며, 비용 예측 가능성을 높이고 최신 기술과 소프트웨어를 더 쉽게 유지할 수 있게 해준다.

전 세계 의료 시스템 앞에는 인력 부족, 데이터 통합 문제, 재정적 어려움, 환경적 지속가능성 등 다양한 과제들이 산적해 있지만, 동시에 이를 해결하기 위한 의료 리더들의 노력도 활발히 진행되고 있다.

특히 AI를 비롯한 첨단 기술의 도입은 이러한 문제들을 해결할 수 있는 중요한 열쇠로 여겨지고 있다. AI는 임상 의사결정 지원, 업무 자동화, 원격 환자 모니터링 등을 통해 의료 서비스의 효율성과 질을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 동시에 데이터 편향, 책임 소재, 윤리적 사용 등의 문제도 해결해야 할 과제로 남아있다.

과제를 해결하기 위해서는 의료 시스템, 정책 입안자, 의료 기술 기업, 공급망, 기타 이해관계자들 간의 긴밀한 협력이 필요하다. 환경적 과제를 해결하면서 동시에 의료 비용을 낮추는 것은 쉬운 일이 아니지만, 이는 미래 세대를 위해 반드시 달성해야 할 목표이다.

의료 AI의 확산은 의료 서비스의 효율성과 질을 높일 것으로 기대되지만, 데이터 편향과 책임 소재 등의 문제를 해결하기 위한 노력이 병행되어야 한다. 또한 AI 기술의 도입이 의료 서비스의 불평등을 심화시키지 않도록 주의를 기울여야 한다.

필립스 리포트는 링크를 통해 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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