환자안전 활용 AI기술..."이점 많지만 도입장벽도 많다"

인공지능(AI) 기술이 환자안전을 위해 활용되기 위해서 넘어야 할 장벽은 과연 어떤 것들이 있을까.

이유라 서울아산병원 연구부교수는 최근 열린 대한환자안전학회 제19차 정기학술대회에서 이같은 기술의 최신 지견을 소개했다. 

이 교수는 "인공지능은 임상진단과 비임상적 업무량 감소에 모두 적용돼 환자안전 향상을 위한 도구로 기대가 높아지고 있다"면서 "AI는 특히 의료-병리 영상분야에서 효과적이며 일부 연구에서는 초기단계의 암 등의 이상을 감지하는데 사람보다 더 높은 정확도를 보이고 있다"고 밝혔다. 

여기에 "AI 알고리즘의 경우 환자의 유전적-임상적 자료를 분석해 부작용을 줄이는 치료법을 맞춤화해 개인화된 의학을 지원하기도 한다"면서 "AI가 성별이나 인종, 사회경제적 요인을 고려한 다양한 자료군을 사용해 진단과 치료를위한 의사결정의 편견을 해소해 격차를 줄일 수 있다"고 강조했다. 예를 들어 흑인-히스패닉 환자의 폐 질환에 대한 진단 정확도가 향상된 것으로 나타났다고 설명했다. 

이 교수는 환자의 직접적인 치료를 넘어 비임상적 업무량을 크게 줄이는 데 AI가 기여하고 있다고 강조했다. 

의료 문서 작성과 일정 관리 등의 행정업무는 물론 자연어처리시스템은 환자방문을 필사해 전자 건강기록을자동으로 생성해 시간이 많이 소요되는 서류작업을 감소시킬 수 있다고 소개했다. 

또 환자수를 예측해 리소스와 인력을 보다 효율적으로 할당해 치료 지연을 최소화하고 효율적인 병원운영에도 기여하며 약물상호작용을 표시해 약물을 정확히 분배, 약물오류를 줄여 환자안전을 직접적으로 개선하고 있다고 AI의 긍정적인 효과를 설명했다. 

이 교수는 "AI는 진단 정확도를 높이고 의사결정 과정의 차별을 감소시키며 의료인의 행정적 부담을 줄여 결국 환자안전을 크게 개선할 수 있는 잠재력을 높이고 있다"면서 "하지만 규제, 개인정보보호와 문화적 장벽을 극복하는 것이 중요하다"고 역설했다. 

그는 의료분야에서의 AI의 광범위한 도입 장벽에 대해 언급했다. 

지속적으로 학습하고 적응하는 AI시스템을 평가하고 규제할 수 있는 구체적 기준이나 방법 부족, 방대한 양의 민감한 의료데이터에 의존하기에 자료보안 및 개인정보보호문제가 중요한 요소로 지목했다. 

여기에 의료인의 문화적 저항도 하나의 과제라고 꼬집었다. 

이 교수는 "일부 임상의는 AI의 의사결정 프로세스를 신뢰하지 않거나 책임소재 등의 문제로 AI도구 도입을 꺼린다"면서 "아울러 AI구현에 필요한 기술 인프라는 비용이 많이 들기에 도입 비용 대비 효과에 대한 입증도 필요하며 중소병원에서는 도입이 어려울 가능성이 높어 또 다른 차별이나 격차를 발생시킬 위험성이 있다"고 지적했다.