[메디게이트뉴스 하경대 기자] 이번 의사인력 수급추계위원회 추계에 있어 핵심 쟁점은 인공지능(AI) 도입에 따른 의료 생산량 변화였다. 

AI 기술 개발로 인한 큰 의료 생산성 향상이 기대된다는 의료계 주장에도 불구하고 추계위가 최종적으로 AI에 의한 의사 생산성이 6% 향상에 그칠 것으로 예측한 것이다. 

추계위 김태현 위원장은 지난 12월 30일 추계위 브리핑에서 "AI의 경우 이미 의료 현장에서 일정 부분 활용되고 있다는 견해와 아직 영향이 제한적이라는 견해가 위원들 사이에서 엇갈렸다. 이를 추계에 반영할지 여부를 두고도 상당한 의견 차이가 있었다"고 설명했다. 

그는 "AI가 향후 의료 현장에 일정한 영향을 미칠 가능성은 배제하기 어렵다고 판단했다. 다만 이를 얼마나 반영할 것인지에 대해서는 충분한 국내 근거 자료가 없어 경제협력개발기구(OECD) 기준을 참고해 시나리오를 설정했다"고 말했다. 

대다수 보고서·연구 논문, AI 의한 의료 생산성 향상 폭 6% 보다 훨씬 높아 

그러나 이 같은 단순 의사 생산성 6% 향상 시나리오는 근거가 매우 빈약하다는 평가가 지배적이다. 실제로 복수의 해외 유명 보고서와 연구들에 따르면 AI로 인한 의료 생산성 향상 수치가 12~30%에 달할 것으로 예측됐다. 
 

우선 2024년 OECD(경제협력개발기구)가 발간한 '인공지능과 보건 인력(Artificial intelligence and the health workforce) 보고서는 AI가 의료 데이터 입력, 분류, 분석을 자동화함으로써 진료에 개입할 수 있으며 AI 예측 분석은 조기 질병 발견과 개인 맞춤형 치료 계획 수립에 도움을 준다고 진단했다.  

보고서에 따르면, AI는 2030년까지 전문의를 포함한 전체 의료인력의 행정 업무의 최대 30%를 자동화할 것으로 예상했다. 또한 AI 기반 임상 기록 작성 등 효율성 향상으로 인해 같은 인력으로 응급실 환자 진료 횟수가 15% 증가한 사례도 보고됐다.  

또 다른 사례로 존스홉킨스대학병원은 AI를 기반으로 응급실이 필요한 환자를 30% 더 빠르게 배정하고 수술실 전원 지연을 70% 줄이며, 다른 병원에서 환자를 이송할 구급차를 63분 일찍 출동시켰다. 
 

미래 AI에 의한 의사 노동 자동화 비중이 12%에 달할 것이라는 분석도 존재한다. 

유럽기술연구원(EIT)과 맥킨지가 2020년 공동으로 발간한 보고서는 잠재적으로 AI 자동화가 가능한 의료 분야의 노동 시간은 35%이며, 2030년까지 의료 노동 시간의 15%가 자동화될 것으로 추정했다. 이중 의사의 노동 AI 자동화 비중은 12%다.   

보고서는 "AI가 의료 노동력에 미치는 영향은 일자리 손실과 추가 등을 넘어 업무 자체가 변하는 것을 의미한다. 모든 변화의 핵심은 의료진이 환자 치료에 집중할 수 있는 기회가 생긴다는 것"이라며 "AI는 최대 70%에 달하는 의료진의 일상적이고 행정적인 업무에 소요되는 시간을 줄일 수 있다"고 분석했다.  

아울러 "이 뿐 아니라 AI는 진단의 속도와 정확성을 높이고 원격모니터링과 자기 관리를 통한 환자 역량 강화를 가능하게 할 수 있다. 결국 의료 종사자가 더 나은 환자 진료와 높은 진료 품질로 이어질 수 있도록 돕는다"고 전했다. 


 
AI, 영상의학부터 일차의료까지 진료 효율 높여…영국은 AI로 응급실 수요예측 

실제 AI를 통한 구체적인 임상 진료 효율성 증가는 여러 연구를 통해 꾸준히 입증되고 있다. 

뉴잉글랜드저널오브메디슨(NEJM)에 2025년 12월 18일 공개된 연구(Early Clinical Evaluation of AI Triage of Chest Radiographs)에 따르면, 영국 국민보건서비스(NHS) 5개 병원에서 AI 배치 전후로 촬영된 5만6257건의 흉부 방사선 촬영 사진을 분석한 결과 의심되는 폐암 환자의 흉부 방사선 촬영부터 CT 보고까지의 시간이 6.0일에서 3.6일로 크게 단축됐다. 

개원가에서의 AI를 통한 진단 효율성 증대도 고무적이다. 2025년 7월, NEJM을 통해 발표된 연구(AI-Assisted Spirometry Interpretation in Primary Care)에선 일차의료 의사들에게 있어 폐활량 측정 지원 AI 소프트웨어의 보조적 사용이 진단 예측 가능성을 향상시켰다는 결과가 도출됐다. 
 

이 같이 의료 분야에 있어 AI 도입이 효율성을 극대화시킨다는 연구결과가 이어지면서 의료 AI 도입을 국가 차원에서 적극적으로 실행하는 사례도 존재한다. 

실제로 영국 NHS는 2025년 12월 18일 50개 병원에 응급실 수요 예측 AI를 활용 중이라고 밝혔다. 

AI는 과거 데이터들을 기반으로 응급의료 수요가 가장 높을 시기를 예측하는 방식을 차용하고 있다. 응급실이 붐빌 것으로 예측되는 시기와 의료기관에 인력과 병상을 더 배치해 효율성을 극대화시키는 방식이다. 

NHS는 보도자료에서 "AI는 장기적으로 의사 교대 근무와 병상 공간을 더 치밀하게 계획하고 잠재적 병목 현상을 발견하는 예측 덕분에 응급실 부담을 줄일 수 있다"며 "환자들도 대기 시간이 단축돼 필요한 치료를 더 빨리 받을 수 있다"고 전했다. 


미국, 1200개 이상 의료 AI FDA 승인…"의료시스템 90% AI 도입"

 

의료 AI가 가장 많이 도입된 국가론 미국이 거론된다. 미국은 이미 의료기관의 90%가 AI를 도입했다. 

미국의사협회지(JAMA)에 2025년 10월에 발표된 '의료 AI 관련 보고서(AI, Health, and Health Care Today and Tomorrow)'에 따르면 미국에 도입된 대부분의 의료AI는 의사의 임상 활동을 직접 지원하는 임상 도구 범주에 속하며 당뇨와 망막병증 자동 선별 AI 소프트웨어부터 휴대용 심초음파 장치에 내장된 자동 진단용 AI, 전자 건강 기록(EHR)을 스캔해 패혈증 경고와 치료 권고를 제공하는 머신러닝 알고리즘 등이 있다. 

이들 대부분은 의료기기로서 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받아야 한다. 미국에서만 1200개 이상 의료 AI가 승인됐으며 이중 대부분은 의료 영상 분야다. 

보고서는 "미국 의료시스템의 90%가 어떤 형태로든 AI를 도입하고 있다"며 "AI가 건강과 의료를 변화시키는 범위, 규모, 속도가 놀라울 정도다. AI는 개인이 치료를 받는 방식과 시기, 임상의가 환자와 상호작용하고 진단을 내리며 치료 시행과 모니터링하는 방식 자체를 변화시키고 있다"고 평가했다. 

캐나다 의약품청(CDA-AMC)은 매년 발표하는 호라이즌 스캔(Horizon Scan) 보고서에서 '2025년 주목할 와치 리스트(Watch List)'로 의료 AI를 꼽았다. 와치 리스트는 매해 캐나다 의료 분야의 미래를 형성할 잠재력을 가진 신기술을 소개한다.

CDA-AMC는 "AI 기술은 의료 시스템을 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 이런 기술들은 행정 부담을 줄여 효율성을 높이고, 환자 결과를 개선하며, 의료 시스템에 더 많은 접근성을 만들어 환자 경험을 향상시킬 수 있다"고 평가했다. 

이어 "의료 분야 AI 기술에 대한 상당한 공공 및 민간 투자가 이뤄지고 있다. AI 의료 기술은 전통적으로 인간의 인지가 필요했던 업무를 대체할 수 있는 능력으로써 의료 서비스를 근본적으로 변화시킬 기회를 제공한다"며 "AI가 일부 부담을 감당할 경우 보건 인적 자원에 미칠 잠재적 영향은 캐나다의 의료 서비스 수요 증가와 의료 시스템의 제한된 용량을 고려할 때 상당하다"고 전했다. 

한 추계위원은 메디게이트뉴스에 "의료기술 발전 등을 고려하면 6%가 아닌 향후 30% 가량 의료 생산성이 높아질 것으로 추산하고 있다"며 "의료 AI 등 기술 발전에 따른 생산성 증가만 복리가 아닌 단순 단리로 계산하더라도 도출된 의사 부족분에서 최소 6000명 가량은 줄어야 한다"고 말했다.