"무너진 필수의료 대안"…의사도 반했다[의료AI 뜬다①]

[서울=뉴시스] 류난영 기자 = 보수적인 의료 현장에서도 인공지능(AI) 활용이 늘고 있다. 의료 AI는 일분일초를 다투는 응급 상황에서 불과 수초 만에 질병을 진단하는 등 의사의 진단과 치료를 보조하는 역할을 하고 있다.

진단보조 솔루션의 정확도가 90%를 넘어서는 등 전문의가 부족한 의료 취약 지역 병원 등에서 의료 AI가 지역 의료 붕괴 문제의 대안으로 제시되고 있는 분위기다. 

9일 의료계에 따르면 의료 현장에서 AI를 직접 활용해 본 의료진들이 늘어나면서 도입을 꺼려했던 과거와 달리 수요가 늘거나 직접 개발에 나서고 있는 등 인식에 변화가 생기고 있다.

실제 분당서울대병원, 세브란스병원, 서울아산병원, 서울성모병원, 고대의료원, 서울대병원 등 국내 주요 병원들은 의료진들이 직접 의료 AI 개발에 나서고 있다.  

분당서울대병원은 심전도를 분석해 심근경색 위험을 진단해 주는 'ECG 버디'(ECG Buddy)를 개발했다. ECG 버디'가 1~2분 만에 심전도를 판독해 ▲급성 심근경색 ▲심부전 ▲고칼륨혈증 등을 알려준다. 이를 통해 심근경색 확진 시간을 평균 11분 줄이고 있다.
 
심장 혈관이 막히는 심근경색이 진행되면 불과 몇 분 만에 생명이 위독한 상황이 올 수 있고, 치료 예후에도 영향을 미칠 수 있다. 이 솔루션은 김중희 응급의학과 교수가 2021년 창업한 의료 AI 기업 알피(ARPI)가 개발한 것이다.

현재 ECG 버디는 전국 70여 개 병원에서 매월 약 18만 건의 심전도 분석을 제공하고 있다. 김중희 교수는 "ECG 버디는 몇 분 내 어디서나 시행 가능한 심전도와 파형을 스마트폰으로 촬영만 해도 위험도를 산출할 수 있어 대응 속도가 빠르다"며 "골든타임에서 1분의 차이가 환자의 생사를 바꿀 수 있다"고 말했다.

세브란스병원은 응급실 의사를 대신해 환자의 퇴실 기록지를 써주는 AI 모델 '와이낫'을 개발했다. 의료법상 응급실 의사는 내원 사유부터 검사 결과, 처치 내용, 퇴실 사유 등 진료의 모든 과정을 상세히 응급환자진료기록부에 기록해야 한다. 하지만, 일분일초를 다투는 응급현장에서 의료진 업무 부담을 가중시키는 요인으로 지적돼 왔다.

이 병원 김지훈·유승찬 교수 연구팀이 개발한 와이낫은 환자의 내원 사유, 검사 결과, 처치 내역, 경과, 전원 여부, 퇴실 결정 사유 등이 담긴 기록부 초안을 의사 대신 작성해 준다. 의사는 검토 수준의 확인만 하면 된다.

김지훈 교수는 "2400병상 규모 상급종합병원 응급의학과 의사 6명을 대상으로 성능을 연구한 결과 응급환자진료기록부 작성하는 시간 50% 넘게 단축했다"고 말했다.
 
서울아산병원도 AI를 활용해 태아의 심장 초음파 영상을 분석해 선천성 심장병을 조기 발견할 수 있는 기술을 개발했다. 원혜성·이미영 교수팀이 개발한 '산전초음파 태아 심기능 평가 기술'은 검사자의 숙련도에 따른 진단 편차가 없고, 많은 시간이 소요됐던 수기 계측도 짧은 시간 안에 가능해 비전문가도 정밀한 태아 심장 평가가 가능하다.

원혜성 교수는 "선천성 심장병의 조기 발견률을 높여 최적의 분만 및 치료 계획 수립을 가능하게 할 뿐만 아니라, 지역 간 의료 격차 해소와 산전 진단률 향상, 신생아 예후 개선이라는 실질적인 임상적 성과로 이어지고 있다"고 말했다.

서울성모병원은 최근 성인보다 응급실 빈도가 높고 신속한 치료가 중요한 소아 응급환자를 조기에 정확하게 분류할 수 있는 AI 기술 개발에 성공했다.

소아 응급실은 신속하고 정확한 치료가 중요한데 소아 환자의 경우 성인보다 증상을 정확하게 표현하기 어려워 진단이 어려울 수 있어 응급환자를 조기에 정확하게 분류하는 시스템 개발이 필요하다.

이를 개발한 이 병원 배우리 소아전문응급의료센터장은 "응급실에서는 환자의 상태를 빠르게 판단하고 치료 우선순위를 정하는 것이 매우 중요한데, 의료진이 작성한 임상 기록을 인공지능이 분석해 응급 환자를 보다 정확하게 식별할 수 있다"며 "소아응급 환아의 치료 우선 순위를 빠르게 결정하는데 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.
 
고대의료원은 증상이 악화되기 전에 우울증과 불안장애 위험 신호를 조기에 발견할 수 있는 AI 모델을 구축했다. 이 병원 조철현 정신건강의학과 교수는 웨어러블 기기 등 고가의 추가 장비 없이 스마트폰을 통해 일상적인 짧은 응답만으로 우울증과 고위험군을 조기 선별할 수 있는 디지털 피노타이핑 기술을 개발했다.

일상과 가장 밀접한 스마트폰이 기록하는 이동 반경과 수면 패턴 등 일상 데이터를 AI로 분석해 정신건강 위험 신호를 포착하는 것이다.

조철현 교수는 "스마트폰은 많은 사람이 일상적으로 사용하는 기기인 만큼 접근성이 높고 별도 장비 착용에 따른 불편이나 비용도 줄일 수 있다"며 "이 기술을 활용하면 향후 정신질환의 조기 발견을 넘어 실시간 맞춤형 관리까지 가능해질 것"이라고 말했다.

서울대병원도 원내 헬스케어AI연구원이 개발한 의료 특화 AI 모델인 영상 판독 AI 'mvl-rrg-1.0'와 거대언어모델 'hari-q2.5-thinking' 2종을 올해 초 전 세계에 오픈소스로 공개했다.

영상 판독 모델 'mvl-rrg-1.0'은 흉부 엑스레이 영상을 분석해 판독문을 자동으로 생성하는 AI다. 단일 영상 분석에 그치지 않고, 환자의 과거 영상과 현재 영상을 연결해 질병의 진행이나 호전도 반영한다.

텍스트 기반 의료 AI 'hari-q2.5-thinking'은 증상이 복합적으로 나타나 원인 판단이 어려운 환자 진료에서 의료진을 보조하는데 활용된다. 기침, 복통, 두통이 동시에 나타날 경우 단순 증상 분류에 그치지 않고 환자의 과거 병력과 임상 기록을 함께 고려해 추가 검사 등을 알려준다. 

이형철 헬스케어AI연구부원장(마취통증의학과 교수)은 "과거와 현재의 영상을 비교해 환자 상태 변화를 파악하는 기능은 실제 임상에서 중요한 판단 요소"며 "의료진의 진료 판단을 보다 효율적으로 보조하는 데 활용될 수 있다"고 말했다.
 
병원들의 임상 연구가 늘어나고, 실제 진료에 사용하는 등 활용이 늘고 있지만 낮은 수가와 책임소재와 같은 법적인 문제 등은 의료 AI 개발을 가로막는 요인으로 지적되고 있다.

의료계의 한 관계자는 "필수의료 인력이 부족한 의료 취약지의 경우 야간이나 휴일 뿐 아니라 주간에도 전문의 판독 공백이 많은데 의료 AI가 새로운 대안이 될 수 있다"며 "다만 의료용 AI 학습 데이터 수집이 어렵고, 지나치게 낮은 의료수가, 지나친 정부 규제, 책임 소재의 불명확함 등은 여전히 의료AI 시장의 성장을 막는 요인이 되고 있다"고 말했다.


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