인공지능의 발전으로 사회 전반에 변화의 바람이 불고 있다. 의료계도 이러한 변화에 적응하기 위한 움직임을 시작했다. 영상 판독과 진료기록 작성 등 일부 영역에서는 AI 활용이 확산되고 있지만, 생성형 AI 도입을 두고는 현장 구성원들이 여전히 부담과 어려움을 호소하고 있다.
생성형 AI 도입을 두고 병원 현장에서 부담을 느끼는 배경에는 의료 분야의 특수성이 있다. 환자에게 정확한 정보를 토대로 오차 없는 진료가 이뤄져야 하는 의료 현장의 특성을 고려하면, 환각(할루시네이션) 위험이 있는 생성형 AI는 오히려 위험한 도구가 될 수 있다는 지적이다. 이 같은 부정확성에 대한 우려로 생성형 AI는 의료 현장에서 여전히 낯선 존재로 남아 있다.
고려대학교의료원은 병원 구성원들이 AI 활용에 어려움을 느끼는 상황을 해소하기 위한 방안을 모색하던 중, 최근 ‘디지털 리터러시’ 교육과 경진대회를 진행했다. 이 대회는 의료 현장에 AI 기술을 본격적으로 적용하기에 앞서 병원 행정과 사무 등 분야에서의 활용 가능성을 구성원들이 함께 고민하기 위해 마련됐다.
박홍석 고려대의료원 의학지능정보본부장은 “모든 병원이 빨라지는 AI 발전 속도에 맞춰 의료 분야에 적용할 방법을 고민하고 있다”며 “최근 고려대의료원 차원에서는 ICT 기술에 AI를 접목해 업무를 보다 효율적으로 처리할 방법을 함께 모색하고, 그 과정에서 구성원들이 느끼는 AI에 대한 심리적 장벽을 낮추기 위해 디지털 리터러시 교육과 경진대회를 진행했다”고 밝혔다.
고려대의료원은 디지털 리터러시 활동을 통해 병원 구성원들의 AI 친화도를 높이고, 이를 바탕으로 환자 진료에도 신기술을 적용할 방안을 모색하고 있다. 다만 의료 정보 보안이라는 높은 장벽을 넘어야 한다는 점은 과제로 남아 있다.
박 본부장은 “디지털 리터러시 활동을 통해 병원 환자에게 적용하기 전에 AI 기술의 활용도를 검증하는 작업을 진행하고 있다”며 “AI가 단순 업무를 넘어, 검증된 자료만 담긴 제한된 데이터베이스에서 정보를 추출해 환자 진료에 도움을 주는 방향으로 나아갈 수 있도록 기술을 구상하고 있다”고 말했다.
이어 “환자를 위한 신기술 개발을 위해서는 개인 민감 정보의 외부 유출을 막고, 임상 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 보안 환경이 필요하다”며 “의료 데이터는 일반 데이터보다 더 높은 수준의 보안을 요구하는 만큼, 병원은 자체 인공지능 컴퓨팅 환경을 구축하거나 보안 수준이 높은 클라우드에 최소한의 정보만을 올려 AI를 활용하는 방안을 고민하고 있다”고 설명했다.
AI 기술이 의료 현장에 활용될 경우 환자의 과거 병력과 약물 부작용 여부, 수술 이력 등을 빠르게 요약해 의료진에게 제공함으로써 진료의 질을 높일 수 있다는 기대도 나온다.
박 본부장은 “AI가 발전해 의료 현장에 적용되면 환자 안전에 큰 도움이 될 수 있다”며 “진료 분야가 세분화되는 상황에서 의사가 다른 진료과의 소견도 함께 확인하며 환자를 입체적으로 진료할 수 있다”고 설명했다.
또 “AI는 의료진에게 업무 효율화와 진료 집중도를 높여줄 수 있고, 환자에게는 더 높은 수준의 의료 서비스를 받을 수 있는 환경을 만들어줄 수 있다고 본다”며 “갈수록 빨라지는 AI 발전 속도에 기대가 크다”고 전했다.
