“수술실 효율 12%↑, 진단 정확도 93%”…AI가 바꾸는 미국 소아의료 현장

미국의 주요 소아병원들이 인공지능(AI) 도입으로 진료 효율성과 정확도에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 특히 의료진의 업무 효율성 향상과 진단 정확도 개선에서 뚜렷한 성과가 나타났다. 로스앤젤레스 아동병원은 로봇을 활용한 물류 자동화 시스템을 도입해 4개월 만에 2,500건 이상의 배달을 처리했고, 의료진의 업무시간을 1,620시간 절약했다. 이를 통해 의료진들은 물류 업무 대신 환자 치료에 더 집중할 수 있게 됐다. 미네소타 주의 질레트 어린이병원도 AI 기반 환자 접수 시스템을 도입해 주당 118시간의 행정 업무 시간을 줄이는 데 성공했다.

AI는 진단의 정확도를 높이고 환자의 상태 악화를 예방하는 데도 큰 역할을 하고 있다. UPMC 어린이병원이 개발한 AI 알고리즘은 귀 감염 진단에서 93%의 정확도를 보여, 의료진의 진단 정확도(30~84%)를 크게 웃돌았다. 이는 소아 환자의 진단 정확도를 높여 더 나은 치료 결과를 이끌어내는 데 기여하고 있다.

오하이오 주의 네이션와이드 아동병원은 머신러닝을 활용해 환자 상태 악화를 예측하는 시스템을 도입했다. 18개월간의 시범 운영 결과, 환자 상태 악화 사례가 77%나 감소하는 놀라운 성과를 거뒀다. 신시내티 어린이병원은 AI를 활용해 임상시험 참가자 선별 과정을 자동화했고, 그 결과 환자 선별 시간이 34% 단축됐다.

네브래스카 아동병원은 AI 기반 예측 분석 도구를 도입해 수술실 운영을 획기적으로 개선했다. 그 결과 전체 수술 건수가 12% 증가했고, 수술실 주요 시간대 활용률은 7% 향상됐다. 또한 수술실 블록 타임 관리도 개선되어 사전 블록 타임 방출은 25%, 요청은 45% 증가했다.

인터마운틴 헬스케어는 자체 AI 플랫폼을 통해 수술 장비 조달을 표준화했다. 이를 통해 4년간 9천만 달러의 비용을 절감했을 뿐만 아니라, 수술 후 합병증도 크게 줄일 수 있었다.

소아 의료 분야의 AI 활용은 더욱 다양한 영역으로 확대되고 있다. 국립인간게놈연구소는 AI 생성 이미지를 활용해 소아과 레지던트들이 희귀질환의 증상을 더 잘 식별할 수 있도록 돕고 있다. 이는 실제 임상 데이터가 부족한 희귀질환 분야에서 의료진의 진단 능력을 향상시키는 혁신적인 시도로 평가받고 있다.

콜로라도 소아병원은 아동과 청소년의 정신건강 관리를 위해 AI를 활용하고 있다. 특히 증가하는 불안과 우울증 속에서 자살 위험이 있는 환자를 조기에 발견하고 개입하는 시스템을 개발 중이다. 이는 예방적 정신건강 관리의 새로운 모델을 제시할 것으로 기대를 모으고 있다.

조지아 주의 아서 M. 블랭크 병원은 90대의 로봇과 60개의 첨단 기술 시스템을 갖춘 ‘스마트 병원’을 개원했다. 이 병원의 최고정보책임자(CIO)는 “예측 분석에 장기적으로 투자해 왔으며, 앞으로는 생성형 AI를 의미 있고 안전한 방식으로 활용할 방안을 모색하고 있다”고 밝혔다.

AI 도입의 성공 요인으로는 의료 데이터의 증가, 의료진의 디지털 친숙도 향상, 클라우드 컴퓨팅 등 하드웨어 성능 개선, 머신러닝과 딥러닝 같은 소프트웨어의 고도화 등이 꼽힌다. 이러한 요소들이 결합되어 더욱 연결되고 효율적인 의료 생태계를 만들어가고 있다.

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