1,150조 원 폭등한 美 병원 인건비, 생성형 AI로 해결책 찾는다

Generative AI: Balancing today’s needs and tomorrow’s vision

2029년 간호사 160만 명 이탈 위기, 68%가 인건비를 최대 압박 요인으로 지목

글로벌 정보 서비스 및 소프트웨어 솔루션 기업 울터스 클루어(Wolters Kluwer)가 발표한 ‘2025년 미래 대비 의료 설문조사 보고서’에 따르면, 의료기관들이 생성형 AI(GenAI) 도입에 적극적으로 나서고 있지만 현실적인 준비와 이상적인 목표 사이에는 상당한 격차가 존재하는 것으로 나타났다. 이번 조사는 독립적인 마케팅 리서치 회사인 입소스(Ipsos)가 실시했으며, 의사, 간호사, 약사, 보건의료 전문가, 관리자, 의학 사서 등 312명의 의료 전문가를 대상으로 진행됐다.

의료기관들은 생성형 AI를 통해 가장 시급한 현안인 인력 부족 문제 해결에 나서고 있다. 조사 결과 응답자의 68%가 인건비를 가장 큰 재정적 압박 요인으로 꼽았으며, 특히 간호사와 약사의 74%가 인력 예산에 대한 우려를 표했다. 이는 2029년까지 160만 명의 간호사가 의료 현장을 떠날 것이라는 전망과 맞물려 더욱 심각한 상황이다.

행정직 29% vs 간호사 15%, 생성형 AI는 ‘핵심 의료진 대체 불가’ 인식 확산

미국병원협회(American Hospital Association)에 따르면 병원 인건비는 2021년부터 2023년 사이 425억 달러 이상 증가해 총 8,390억 달러(약 1,147조 1,647억 원)에 달했으며, 이는 평균 병원 지출의 거의 60%를 차지한다. 응답자의 절반(50%)은 생성형 AI가 전반적인 혁신 역량을 향상시킬 것이라고 믿고 있으며, 간호사(54%), 약사(67%), 보건의료 전문가(68%)가 기술을 통한 창조적 문제 해결에 특히 관심을 보였다.

흥미롭게도 의료진들은 생성형 AI가 핵심 의료 인력을 대체하지는 않을 것이라고 보고 있다. 행정직 인력 감축에는 29%가 동의했지만, 의료진(18%)이나 간호 인력(15%) 감축에는 훨씬 낮은 동의율을 보였다. 오히려 응답자의 53%는 의료진 감축에 반대했고, 59%는 간호 인력 감축에 반대 의견을 표했다. 이는 생성형 AI가 인간 의료진의 임상 판단력을 대체할 수 없다는 현실적 인식을 반영한다.

워크플로우 최적화 80% 원하지만 실제 준비는 63%, 이상과 현실의 괴리

설문조사에서 가장 주목할 만한 발견은 의료기관들이 원하는 것과 실제로 준비된 것 사이의 명확한 불일치였다. 응답자의 80%가 부서 내 및 부서 간 워크플로우 최적화를 최우선 과제로 꼽았지만, 실제로 이를 위해 생성형 AI를 사용할 준비가 되었다고 답한 비율은 63%에 그쳤다.

간호 인력 충원 및 유지의 경우 85%가 중요하다고 답했지만, 생성형 AI를 활용해 적절한 간호 인력을 개발할 준비가 되었다고 확신하는 비율은 57%에 불과했다. 또한 비용 절감(49% 준비), 생성형 AI 활용의 윤리적 문제 해결(45% 준비), 생성형 AI 성능 모니터링 규정 적응(42% 준비) 등에서도 유사한 준비도 부족 현상이 나타났다.

환자 경험 개선 60% 희망, 앰비언트 리스닝과 임상 의사결정 지원 주목

현재의 시급한 과제 해결과 함께 의료진들은 생성형 AI를 통한 차세대 기능 도입에도 강한 의지를 보이고 있다. 응답자의 60%가 환자 경험 개선과 더 효과적이고 혁신적인 환자 서비스 지원을 위한 생성형 AI 활용을 원한다고 답했다.

또한 41%는 임상 환경에서 문서화를 자동화하고 환자-의료진 관계를 풍부하게 만드는 앰비언트 리스닝(ambient listening) 기능 도입을 희망했으며, 56%는 오류 방지와 기술 사용 관련 부담 감소를 위한 임상 의사결정 지원(CDS) 기능에 생성형 AI를 활용하길 원했다. 이러한 기능들은 이미 시장에서 사용 가능하지만, 우선순위에서 두 번째 순위에 머물러 있어 생성형 AI ‘보유자’와 ‘미보유자’ 간의 격차가 벌어질 가능성을 시사한다.

임상 의사결정 능력 저하 우려 57% vs 조직 정책 수립은 겨우 18%

생성형 AI에 대한 기대감에도 불구하고 우려와 위험 요소는 여전히 존재한다. 특히 응답자의 57%가 생성형 AI에 대한 과도한 의존이 임상 의사결정 기술을 약화시킬 수 있다고 우려를 표했다. 이는 데이터 프라이버시 및 보안 문제(56%), 생성형 AI 모델 훈련 부족으로 인한 편향된 결과(55%)보다도 높은 수치다.

약사와 보건의료 전문가의 74%가 이러한 우려를 공유하는 반면, 의사는 55%, 간호사는 53%만이 같은 생각을 나타내 직종 간 인식 차이를 보였다. 그러나 조직 차원의 대응은 미흡한 상황이다. 생성형 AI의 승인된 사용에 대한 정책을 발표한 조직을 알고 있다고 답한 응답자는 18%에 불과했으며, 기술에 대한 공식 교육을 요구하는 조직도 20%에 그쳤다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 의료진의 일자리를 대체할 가능성이 있나요?

A: 조사 결과 의료 전문가들은 생성형 AI가 의사나 간호사 등 핵심 의료진을 대체하지 않을 것이라고 보고 있습니다. 대신 행정 업무 자동화와 중간 관리층 역할 일부를 줄이는 데 활용될 것으로 예상됩니다.

Q: 의료기관들이 생성형 AI 도입에서 가장 중요하게 고려해야 할 점은 무엇인가요?

A: 워크플로우 중심의 접근이 핵심입니다. 단순히 기존 시스템에 AI를 덧붙이는 것이 아니라, 전체 업무 프로세스를 재설계하고 명확한 정책과 교육을 통해 체계적으로 도입해야 합니다.

Q: 생성형 AI 도입 시 가장 큰 위험 요소는 무엇인가요?

A: 응답자의 57%가 임상 의사결정 능력 저하를 가장 큰 위험으로 꼽았습니다. 데이터 보안과 AI 모델의 편향성도 주요 우려 사항으로 나타났으며, 적절한 규제와 투명성 확보가 필요합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 링크에서 확인 가능하다.

이미지 출처: Wolters Kluwer

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성했습니다.