기사입력시간 23.06.30 07:28최종 업데이트 23.06.30 07:28

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의사와 환자 더 가까워질까…‘생성형 AI’가 돕는다

의료정보학회, 의무기록 요약 등 반복적 행정 업무에 우선 적용 전망…“의사가 환자에 집중할 시간 늘 것”

왼쪽부터 대한의료정보학회 최인영 이사장, 계명대 동산의료원 조치흠 의료원장, 대한의료정보학회 김대진 회장.

[메디게이트뉴스 박민식 기자] 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능(AI)이 환자들의 병원 경험을 제고하고, 의료진들이 환자에 집중할 수 있도록 도와줄 것이라는 국내 의료진들의 전망이 나왔다. 

당장 환자 진료에 직접적으로 적용되기에는 위험성이 있는 만큼, 상대적으로 부담이 적은 행정 업무 처리 등에 유용하게 쓰일 거라는 것이다. 

계명대 동산병원, 환자 실시간 안내 ‘챗봇’ 준비 중

계명대 동산의료원 조치흠 의료원장(대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장)은 29일 계명대 동산병원 5층 세미나실에서 열린 대한의료정보학회 기자간담회에서 “계명대 동산병원은 AI를 활용해 내원한 환자에게 각종 안내를 제공하는 챗봇을 카카오헬스케어와 함께 준비하고 있다”고 말했다.

대형 병원을 찾은 환자들은 원내에서 자주 길을 잃는다. 진료를 받은 후 혈액검사를 받으려면 어디로 가야하는지, CT 촬영을 하려면 어디로 가야하는지 헤매기 일쑤다. 이런 환자들을 AI 챗봇을 통해 실시간으로 안내하겠다는 것이다.. 

조 의료원장은 “2주 전에 킥오프 미팅을 시작했고, 내년 10월까지는 관련 시스템을 완비할 예정”이라며 “더 나아가서는 집으로 돌아간 환자에 대한 케어까지도 확장할 것”이라고 말했다.

이어 “가령 암환자들은 집에 가면 식사, 운동, 생활방식은 어떻게 해야할지 등 궁금한 것들이 많다”며 “개별 환자 맞춤형으로 도움을 줄 수 있도록 시스템을 개발 중”이라고 덧붙였다.

LLM 강점 ‘요약’…의무기록 작성·정리 부담서 해방

대한의료정보학회 김종엽 총무이사는 AI가 방대한 의무기록을 효율적으로 정리·요약해 의료진들의 부담을 덜어줄 것으로 내다봤다.

김 총무이사는 “의무기록이 많이 쌓이면 거기서 환자의 예전 기록을 찾는 것도 쉽지 않다. 그럴 때 AI가 도움이 될 것”이라고 했다.

이어 “LLM(거대언어모델)의 가장 큰 장점이 요약 기능”이라며 “지금까지는 전공의가 입·퇴원, 수술기록을 직접 다 요약해야 했는데, 앞으로는 방대한 의무기록을 정리해 단순화하는 작업에 LLM을 활용할 수 있을 거다. 이를 통해 의료진들이 환자에게 집중하는 시간이 더 많아질 것”이라고 했다.

김 이사는 “네이버 클로바같은 스피치 투 텍스트(말한 내용을 문자로 전환해주는 것) 모델이 많이 나와있다”며 “환자와 의사 간 대화를 텍스트로 만들고 거기서 맥락을 추출해 의무기록 초안을 생성해준다든지 하는 서비스 등은 지금도 학회에 찾아와 소개하는 업체들이 있다”고 했다.

조 의료원장도 이와 관련해 “지금 진료 시에 의사들은 컴퓨터 모니터를 보고 기록하기 바쁘다. 환자와 눈을 맞추는 의사가 얼마나 되겠느냐”며 “그런 반복적인 일들을 AI를 통해 없앨 수 있을 것”이라고 했다.

자연어 기반 챗GPT, 환자도 데이터 활용 용이

자연어 기반의 챗GPTI는 의료진의 진단을 보조해주는 CDSS(Clinical Decision Support System)을 넘어, 환자에게 도움을 주는 PDSS(Patient Decision Support System)이 될 것이란 전망도 나왔다. 

대한의료정보학회 김대진 회장은 “우리가 추구하는 건 의사만 환자 데이터를 갖고 결정하는 게 아니라 환자에게도 기회를 주는 것”이라며 “가령 집에서 아픈 아이의 숨소리를 스마트폰으로 체크하고 당장 병원에 가야할 정도인지 등을 AI를 통해 분석 결과를 내주면 도움이 될 것”이라고 했다. 

이어 “의료정보를 병원에만 국한시키는 게 아니라 국민과 병원을 연결해주는 역할을 AI와 마이데이터 등을 통합시키며 하는 것”이라며 “특히 자연이 기반의 챗GPT는 그리 어렵지 않은 용여로 질문을 하고 답을 들을 수 있어 접근성도 높다”고 덧붙였다.

의료 데이터 표준화·질 관리 숙제…“제2·제3 루닛 나오는 토양 만들어야”

다만 우수한 AI 모델을 만들기 위해서는 수많은 의료기관의 데이터들을 표준화하고 질 관리해야 하는 숙제가 남아있다. 이에 학회는 정부, 산업계와 협력해 표준화 및 질 관리에 힘쓰고, 이를 통해 향후 의료AI 산업이 국가 경쟁령 향상에 이바지 할 수 있도록 기반을 마련한다는 복안이다.

대한의료정보학회 최인영 이사장은 “방금도 표준화추진단 회의를 하고 왔다”며 “보건복지부 주관 하에 학회, 산업계, 의료계가 모두 모여서 간단한 의료정보에 대해서라도 핵심 데이터를 선정하고 표준화를 하자는 사업을 진행하고 있다”고 했다.

이어 “이건 비단 복지부뿐 아니라 과기부, 산자부도 참여해야 하는 문제”라며 “범부처 차원의 관심과 지원이 필요하다”고 덧붙였다.

최 이사장은 “우리 학회도 여러 의료기관과 산업계가 참여하고 있는 만큼, 다양한 의견을 모아서 의료기관도 큰 부담없이 우선 적용할 수 있는 표준을 만들어내고, 산업계도 그 표준들을 적용할 수 있는 교육 등을 지원할 예정”이라고 했다.

김 회장은 “정부가 지정한 데이터 중심병원을 중심으로 데이터가 고도로 표준화되고 정확도가 높아지고 있다. 이 외에도 정부가 주도하는 다양한 관련 사업이 있고, 학회도 참여 중”이라며 “이를 통해 제2, 제3의 루닛이 나와 국가 경쟁력을 높일 수 있도록 토양을 마련해가고 있다”고 했다.

박민식 기자 (mspark@medigatenews.com)
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