의료분야에서 헬스케어는 데이터를 기반으로 집단 내 건강 징후를 예측하거나 보건 관리를 개선할 수 있다. 운영 개선은 반복적·저부가가치 업무로부터 현장 의료인들을 해방시켜 직접적인 환자 케어 시간에 집중할 수 있도록 한다.

의료 운영 개선을 위한 AI의 잠재적 활용 영역으로는 예약, 병원 입·퇴원 수용 능력 관리, 수술실과 응급실의 프로세스 최적화, 병동간 환자 이동 등이 있다. 혁신 강화은 제약분야의 R&D 초기 단계에서 질병의 상태 및 목표 이해, 성분 물질의 최적화, 임상 용량 설정 등에 있어 AI솔루션을 활용할 수 있는 응용 분야가 많이있다.

◇ AI는 의료 행위뿐만 아니라 의료 가치사슬 측면의 기여도

EIT가 수행한 의료 종사자 대상 인터뷰 결과에 따르면, 의료인들이 현재 중요하게 생각하는 AI 어플리케이션은 진단 및 임상적 의사결정, 데이터 관리 부문이지만, 향후 5~10년 뒤에는 자가관리·예방 영역, 환자 선별, 의료 전달 등 다른 영역에서의 AI가 성장할 것으로 예측한다. 이러한 이동 경향은 현재 솔루션을 개발 중인 스타트업들의 추세에서도 반영되어 나타난다.

AI 및 이에 기반한 자동화는 업무처리 효율화와 더불어 의료현장에서 종사자들의 역할 변화를 가져올 것이다. 업무처리시간 단축은 헬스케어 분야에서 자동화는 대부분 직종 내 특정 활동에만 영향을 미치기 때문에 종사자들이 단축된 시간만큼 상대적으로 다른 곳에 사용할 시간을 확보해주는 데 활용될 것이다.

헬스케어 분야에서 자동화는 업무처리시간을 30% 정도 절감시켜줄 수 있지만, 다른 산업분야(제조업의 경우 58% 단축)에 비해 낮은 것으로 나타난다.

AI는 헬스케어의 다양한 영역에 새로운 혁신을 가져오며 의료종사자 및 의료기관 내의 모든 직무와 역할의 변화를 수반할 것으로 예상되므로 이에 따른 의료시스템 내부의 패러다임 변화가 요구되며, 의료종사자들의 새로운 학습과 연구가 필요한 시점이다.

EIT 보고서에 따르면, 헬스케어 분야는 타 산업에 비해 AI 도입 및 자동화로 인한 인력 대체가 상대적으로 적으며, 업무시간의 단축이 있다 하더라도 해당 직무 내 특정 업무의 처리가 효율화 되는 경향이 크다. 업무 과부하를 줄이고 환자 중심의 의료서비스 전달에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 전인적 접근으로 진료 및 환자 케어가 가능하다.

향후에는 진단/치료 영역이나 환자 모니터링 영역에서의 AI 적용뿐만 아니라 고령환자· 만성질환자의 가정 케어, 지속적 치료 관리, 공중 보건 분야의 관리 및 위험 감지 등이 AI 기반으로 이루어질 것이다. 코로나 팬데믹 이후 자가케어, 환자 선별 및 초기진단, 보건관리 영역에서의 AI 도입은 크게 가속화 될 것으로 예상된다.