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부족한 의료 인력 990만 명! AI는 해결사가 될 수 있을까?
오늘은 구독자분께서 피드백을 통해 요청하신 주제에 대해 다뤄보려 합니다. 바로 ‘의료 산업에 적용된 AI’ 사례인데요. AI는 우리의 삶에 많은 변화를 가져올 것으로 전망되고 있는데요. 오늘은 AI가 어떻게 의료 산업을 혁신하고 있는지, 그리고 이러한 기술이 미래에 어떤 가능성을 열어갈지 살펴보겠습니다.
생성형 AI가 적용된 글로벌 헬스케어 산업은 2022년 기준으로 12억 8천만 달러(약 1조 7,700억 원) 규모로 추산됩니다. 2030년까지 연평균 성장률은 36.7%로 2030년이면 114억 1천만 달러(약 15조 7,600억 원), 9배 가깝게 급증하는데요. 이러한 가파른 성장은 당연히 AI 기술이 의료 산업에 영향을 끼칠 수 있을 만큼 발전이 기대되는 까닭입니다.
특히 의료 분야는 서로 다른 비정형 데이터들이 아주 많은데요. 바로 이것이 생성형 AI를 구동하는 자산입니다. 엄청난 양의 비정형 데이터를 AI 기술을 통해 처리, 분석하여 그 패턴을 식별하고 이를 바탕으로 새로운 의사결정을 이끌어낼 수 있기 때문이죠. 이처럼 AI는 의료 서비스의 질을 향상시키고 접근성을 낮추며 진료의 불평등을 줄이고 새로운 가치를 창출할 것으로 기대되고 있습니다.
또한 대부분의 선진국에서 인구 고령화 문제를 겪고 있는 것도 AI 의료 산업이 가파르게 성장하고 있는 이유 중 하나입니다. 노인 인구가 늘어나면 의료 서비스에 대한 수요도 높아지고 이에 대응해 줄 더 많은 의료 인력이 필요해지기 때문이죠. 2050년까지 유럽과 북미 지역은 인구 중 1/4이 65세 이상인 초고령화 사회가 될 것으로 예상되고 있으며 같은 시기 한국은 65세 이상의 고령 인구가 무려 43%에 달할 것이라고 합니다.
2030년까지 전 세계 의료 산업에서 약 4000만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예상되지만, 예상되는 수요를 충족하기 위해 여전히 약 990만 명의 추가 인력이 필요할 것으로 전망됩니다. 기술은 발전해가고 손은 턱없이 모자란 상황에서 AI가 의료 산업에서 어떤 역할을 해줄지 기대를 모을 수밖에 없겠죠. 맥킨지&컴퍼니에 따르면 의료 산업에서의 AI 활용은 아래와 같이 세 단계로 나눌 수 있다고 합니다.
- 1단계: 일상적이고 반복적인 작업의 해결을 통한 의료 운영 개선
- 2단계: 병원 기반 진료에서 원격 진료로의 전환
- 3단계: 임상부터 치료까지 의료 서비스 제공 과정 전반에 AI 통합
1단계부터 설명해 드리겠습니다. 의료 산업 종사자의 근무 시간 중 최대 70%가 의료 기록 관리나 환자의 예약 시스템 운영, 처방전 처리와 같은 일상적인 행정 업무에 소요된다고 하는데요. AI가 의료 서비스에 적용되면 업무 시간의 40%를 개선할 수 있다고 합니다. 그 예로 스탠퍼드 대학병원에서는 생성형 AI 기반의 음성 인식 시스템을 도입, 의사가 환자와 상담을 진행하는 동안 실시간으로 의료 기록을 업데이트할 수 있도록 지원하고 있는데요. 행정적이고 비임상적인 문서 작업 시간을 대폭 줄이고 의료진이 직접 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 매우 만족도가 높다고 합니다.
또 미국의 경우 행정 비용이 전체 의료 지출의 15~30%를 차지하는 만큼, 행정 업무를 줄임으로써 연간 의료 비용을 최소 2,000억 달러(약 275조 원) 이상을 절약할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. AI를 통해 대한민국의 연간 예산의 1/3에 해당하는 엄청난 지출을 절감할 수 있는 것이죠
2단계는 병원이 아닌 곳에서도 고도의 의료 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 것입니다. 특히 만성 질환이 있거나 급성 질환자는 조기 발견과 치료가 매우 중요한데요. 건강 상태를 모니터링하기 위해서는 환자가 정기적으로 병원을 방문해 진료를 받거나 검사를 해야 합니다. 하지만 웨어러블 디바이스나 센서, 환자 스스로의 정보 공유 등을 통해 데이터를 수집하고 AI로 분석한다면 환자가 병원에 직접 방문하지 않고도 질환의 조기 발견이 가능합니다. 이러한 솔루션들을 AI RPM(원격 환자 모니터링, Remote Patient Monitoring)이라고 하는데요. 현재 심혈관 부문의 부정맥 감지에 주로 사용되고 있으며 실제로 FDA 승인을 받은 솔루션도 다수 있다고 합니다.
마지막 단계는 진단부터 치료, 회복, 그리고 관리에 이르기까지 모든 단계에 AI를 통합하는 것인데요. 최근 가장 각광받는 AI 의료 분야 중 하나가 AI 진단 기술입니다. 환자의 진료 기록 데이터를 토대로 스스로 학습하여 X-레이나 MRI 스캔을 통해 질병의 징후를 식별, 의사의 진단을 보조하는 역할을 합니다. 예를 들어 피부암이나 유방암 같은 특정 암종의 이미지를 분석, 미세한 변화를 AI가 감지함으로써 의료진이 놓칠 수 있는 초기 증상까지 포착할 수 있습니다. 이러한 AI 도구들은 의료진의 결정을 보완하고, 환자에게 더 정확하고 신속한 치료 방향을 제시하여 전반적인 의료 결과를 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. 많이 들어보셨을 국내 기업 루닛과 뷰노 등이 바로 이 의료 AI 진단 분야에서 손꼽히는 글로벌 플레이어입니다.
베스핀글로벌은 루닛에 멀티 클라우드 관리 솔루션 옵스나우와 클라우드 관련 서비스를 지원하고 있습니다. 멀티 클라우드 구축과 운영의 파트너로서 루닛이 의료 AI 기업으로서 최상의 성과를 이끌고 기술력 혁신에 더욱 집중할 수 있도록 돕고 있는 것이죠. 뿐만 아니라 대규모 데이터 마이그레이션을 지원해 AI 학습이 용이한 클라우드 환경을 구축하기도 했습니다. 의료 AI 기업 루닛의 클라우드 이용법이 궁금하시다면 아래를 클릭해 주세요 😀
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이외에도 다양한 AI 적용 사례가 있는데요. 토론토의 한 병원에서는 환자의 심장 건강을 정확하게 예측하는 AI 시스템을 공개했다고 합니다. 캐나다 전역의 심장 전문 병원 11곳에서 데이터를 수집하고 1년 동안 환자를 모니터링하여 나온 시스템인데요. ▲환자의 개별 특성 ▲혈액 검사 수치 ▲병력 ▲동반 질환 유무 등을 입력한 뒤, AI 예측과 실제 의사의 예측을 비교하니 감정적 경험이 결부되지 않은 AI가 더 정확한 결과를 보였다고 하네요. 이 AI 시스템은 의사를 대체하기보다는 상태를 정확하게 파악하여 긴급한 환자가 더 빠른 치료를 받을 수 있도록 지원하는 용도로 쓰일 예정입니다.
또한 신약 개발에서도 AI가 활발히 쓰이고 있습니다. AI 모델은 수많은 화학적 조합을 신속하게 분석하고, 가능성 있는 후보를 선별하여 실험실 테스트에 들어가는 시간을 40~50%가량 감축시킬 수 있습니다. 수동 작업을 자동화하고 신속한 통계 분석을 수행함으로써 효율성을 크게 높이기 때문인데요. AI를 적용할 경우, 연간 제약 업계의 R&D 비용을 약 540억 달러 정도 절감할 수 있다고 합니다.
오늘은 실제 의료 산업에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지에 대해 말씀드렸습니다. 궁금해하신 부분에 충분히 답이 되었다면 좋겠네요. 다른 구독자분께서도 알고 싶은 주제가 있다면 하단의 피드백 링크를 통해서 전달해 주시면 됩니다. 열심히 준비하여 베스픽으로 찾아뵙겠습니다. 다음에 또 만나요!
Sources
- Generative AI In Healthcare Market Size, Share Report, 2030
- Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organizations
- Generative AI in healthcare: Emerging use for care
- Generative AI in Healthcare: Top Use Cases
- Generative AI Will Transform Health Care Sooner Than You Think
- GenAI Could Transform How Health Care Works
- Ambient artificial intelligence technology to assist Stanford Medicine clinicians with taking notes
- ‘Saving lives’: How AI is helping doctors better predict heart failure
- Fact of the Week: Artificial Intelligence Can Save Pharmaceutical Companies Almost $54 Billion in R&D Costs Each Year
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