의료 분야에서 AI 기술 도입 가속화, 하지만 과제도 산적

의료 서비스 제공자와 보험사들이 AI 기술 도입에 대해 점점 더 긍정적인 태도를 보이고 있다. 베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 최근 보고서에 따르면, 의료 기관의 약 75%가 지난 1년간 IT 투자를 늘렸다고 응답했다. 특히 생성형 AI 도입에 대해서는 의료 서비스 제공자의 75%, 보험사의 80% 이상이 긍정적인 입장을 보였다.

의료 서비스 제공자들은 AI 기술을 임상 문서화와 의사결정 지원 도구 등에 시범적으로 도입하고 있다. 초기 결과는 긍정적인데, AI 기반 도구들이 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있음을 보여주고 있다. 특히 주변 임상 문서화(ambient clinical documentation) 분야의 시범 사업들이 의료진의 행정 업무 부담을 줄이고 환자 경험을 개선하는 데 성공을 거두고 있다.

보험사들은 AI 기반 분석, 예측 모델링, 머신러닝 알고리즘을 활용해 비용 절감 기회를 찾고, 자원 할당을 최적화하며, 회원 참여를 강화하고 있다. 콜센터와 회원 챗봇 지원이 생성형 AI의 첫 번째 활용 사례로 주목받고 있다. 이는 콜센터의 인력 압박을 완화하고 직원들의 역량을 높이며 회원들에게 더 맞춤화되고 공감적인 소통을 제공하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

그러나 AI 기술의 잠재력에도 불구하고, 광범위한 도입을 가로막는 여러 장벽이 존재한다. 의료 서비스 제공자와 보험사들은 규제 및 법적 고려사항, 비용, 정확성(AI의 환각 현상 등) 등을 주요 걸림돌로 꼽았다. 또한 의료 분야에서 AI의 책임 있고 윤리적인 사용을 보장하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크, 투명성, 책임 메커니즘의 필요성이 커지고 있다.

보고서는 의료 분야에서 AI 도구들이 환자 경험 개선, 인구 건강 향상, 비용 절감, 의료 제공자 경험 개선이라는 4가지 목표를 달성하는 데 큰 잠재력을 가지고 있다고 평가했다. 앞으로 AI는 이 모든 영역에서 가치를 창출할 것으로 예상되지만, 그 여정은 점진적일 것이라고 전망했다.

2024년 2월 의료 청구 처리 기업 체인지헬스케어(Change Healthcare)에 대한 사이버 공격은 의료 기관들의 단기 IT 우선순위에 영향을 미쳤다. 조사에 응한 기관의 약 70%가 이 사건의 직접적인 영향을 받았다고 보고했다. 이에 따라 많은 기관들이 내부 시스템과 제3자 솔루션에 대한 감사를 실시하고, 향후 리스크를 완화하기 위한 중복성(redundancy)을 구축하는 등 사이버보안 분야에 더 많은 노력과 지출을 할당하고 있다.

의료 IT 투자는 앞으로도 강세를 이어갈 전망이다. 다만 의료 서비스 제공자들은 예산 문제와 새로운 솔루션을 전자건강기록(EHR) 및 기타 시스템과 통합해야 하는 과제에 직면해 있다. 이에 대응해 그들은 명확하고 빠른 투자수익(ROI)을 제공하고 검증된 통합 능력을 갖춘 솔루션에 집중하고 있다. 한편 보험사들은 유지보수에 상당한 비용과 수작업이 필요한 레거시 기술 스택 문제를 해결하기 위해 노력 중이다. 이들은 기술 스택을 간소화하고 비용 효율적이면서 신뢰할 수 있는 사이버보안을 갖춘 기존 벤더들을 선호하는 경향을 보이고 있다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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