환자가 직접 진료기록이 담긴 CD를 들고 병원을 옮기고, 같은 검사를 반복해서 받아야 했던 의료 현장의 비효율이 인공지능(AI) 기술로 개선될 전망이다. 정부는 AI를 활용해 의료기관 간 진료정보를 자동으로 공유하는 시스템 구축에 나선다.
31일 정부와 의료계에 따르면 보건복지부는 올해 하반기 AI 기반 보건의료 전주기 'AI 전환(AX) 스프린트 사업'을 추진한다. 의료 현장의 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)에 AI를 연동해 환자 의뢰·전원·회송 과정을 자동화하는 것이 핵심이다.
복지부가 구상하는 미래 의료 현장은 이렇다. 62세 김성호(가명) 씨가 어느 날 갑자기 오른손에 힘이 빠지고 발음이 어눌해져 인근 2차 병원 신경과를 찾는다. 진료실에서 의사와 나눈 대화는 실시간 음성인식 기술을 통해 구조화되고, AI는 문진 내용을 분석해 급성 뇌졸중 가능성을 제시한다.
이에 따라 병원은 상급종합병원으로의 전원을 결정한다. AI는 전원 사유와 진료기록, 뇌 CT 판독 결과 등을 자동으로 정리해 의뢰서를 작성하고, 의사가 전원 요청 버튼을 누르면 인근 3차 병원에 관련 정보가 즉시 전달된다. 수용 의사를 밝힌 병원이 나타나면 환자는 곧바로 적절한 치료를 받을 수 있다.
이는 서울대병원과 서울시보라매병원이 AI 기술(SNUH.AI)을 활용해 구현한 가상의 환자 의뢰·전원 시나리오다.
정부는 이러한 기술을 활용해 지역 책임의료기관(2차 병원)과 권역 책임의료기관(3차 병원) 간 진료정보 교류를 활성화한다는 계획이다.
그동안 환자들은 병원을 옮길 때마다 의료정보 단절을 경험해야 했다. 기존 병원에서 제한적인 진료기록을 CD나 출력물 형태로 발급받아 직접 전달해야 했고, 새로운 병원에서는 자료 부족으로 같은 검사를 반복하는 경우가 적지 않았다. 상급병원 퇴원 후 지역 병원으로 옮길 때도 퇴원 기록과 처방 정보가 제대로 전달되지 않는 사례가 발생했다.
한국보건사회연구원 신현웅 선임연구위원은 "우리나라 의료전달체계는 의뢰와 검사, 진료, 회송 과정의 단절 부담을 환자가 떠안는 구조"라며 "환자가 병원 간 협력의 공백을 메우는 운반자 역할을 해왔다"고 지적했다.
서울대병원 곽수헌 기술연구센터장도 "의료전달체계에서 가장 중요한 것은 의무기록이지만, 정보가 많아도 실제로 활용할 수 있도록 연결돼 있지 않다"고 했다.
복지부는 우선 서울·경기, 강원, 전남 등 전국 3개 권역 공공병원을 대상으로 실증사업을 추진한다. 사업에 참여하는 병원에는 국가 GPU 인프라와 공공 AI 전용망도 지원할 예정이다.
복지부 박정환 보건의료데이터과장은 "올해 하반기 권역별 책임의료기관에서 GPU와 네트워크, AI 솔루션을 시범 운영한 뒤 내년에는 사업을 대폭 확대할 계획"이라며 "클라우드 기반 인프라를 활용해 공공의료기관들도 보다 쉽게 대규모 AI 자원을 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
정부는 AI 기반 진료정보 교류가 정착되면 환자가 의료기관을 옮기는 과정에서 발생하는 정보 단절을 줄이고, 중복 검사에 따른 시간·비용 부담도 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다.
과거 인천의료원 원장을 지낸 영월의료원 외과 조승연 과장은 "AI를 활용해 의료기관 간 진료기록이 원활하게 공유된다면 응급환자 전원 과정에서 매우 중요한 역할을 할 수 있다"며 "다만 시범사업에 그치지 않도록 인프라와 제도 개선이 함께 이뤄져야 한다"고 말했다.
31일 정부와 의료계에 따르면 보건복지부는 올해 하반기 AI 기반 보건의료 전주기 'AI 전환(AX) 스프린트 사업'을 추진한다. 의료 현장의 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)에 AI를 연동해 환자 의뢰·전원·회송 과정을 자동화하는 것이 핵심이다.
복지부가 구상하는 미래 의료 현장은 이렇다. 62세 김성호(가명) 씨가 어느 날 갑자기 오른손에 힘이 빠지고 발음이 어눌해져 인근 2차 병원 신경과를 찾는다. 진료실에서 의사와 나눈 대화는 실시간 음성인식 기술을 통해 구조화되고, AI는 문진 내용을 분석해 급성 뇌졸중 가능성을 제시한다.
이에 따라 병원은 상급종합병원으로의 전원을 결정한다. AI는 전원 사유와 진료기록, 뇌 CT 판독 결과 등을 자동으로 정리해 의뢰서를 작성하고, 의사가 전원 요청 버튼을 누르면 인근 3차 병원에 관련 정보가 즉시 전달된다. 수용 의사를 밝힌 병원이 나타나면 환자는 곧바로 적절한 치료를 받을 수 있다.
이는 서울대병원과 서울시보라매병원이 AI 기술(SNUH.AI)을 활용해 구현한 가상의 환자 의뢰·전원 시나리오다.
정부는 이러한 기술을 활용해 지역 책임의료기관(2차 병원)과 권역 책임의료기관(3차 병원) 간 진료정보 교류를 활성화한다는 계획이다.
그동안 환자들은 병원을 옮길 때마다 의료정보 단절을 경험해야 했다. 기존 병원에서 제한적인 진료기록을 CD나 출력물 형태로 발급받아 직접 전달해야 했고, 새로운 병원에서는 자료 부족으로 같은 검사를 반복하는 경우가 적지 않았다. 상급병원 퇴원 후 지역 병원으로 옮길 때도 퇴원 기록과 처방 정보가 제대로 전달되지 않는 사례가 발생했다.
한국보건사회연구원 신현웅 선임연구위원은 "우리나라 의료전달체계는 의뢰와 검사, 진료, 회송 과정의 단절 부담을 환자가 떠안는 구조"라며 "환자가 병원 간 협력의 공백을 메우는 운반자 역할을 해왔다"고 지적했다.
서울대병원 곽수헌 기술연구센터장도 "의료전달체계에서 가장 중요한 것은 의무기록이지만, 정보가 많아도 실제로 활용할 수 있도록 연결돼 있지 않다"고 했다.
복지부는 우선 서울·경기, 강원, 전남 등 전국 3개 권역 공공병원을 대상으로 실증사업을 추진한다. 사업에 참여하는 병원에는 국가 GPU 인프라와 공공 AI 전용망도 지원할 예정이다.
복지부 박정환 보건의료데이터과장은 "올해 하반기 권역별 책임의료기관에서 GPU와 네트워크, AI 솔루션을 시범 운영한 뒤 내년에는 사업을 대폭 확대할 계획"이라며 "클라우드 기반 인프라를 활용해 공공의료기관들도 보다 쉽게 대규모 AI 자원을 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
정부는 AI 기반 진료정보 교류가 정착되면 환자가 의료기관을 옮기는 과정에서 발생하는 정보 단절을 줄이고, 중복 검사에 따른 시간·비용 부담도 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다.
과거 인천의료원 원장을 지낸 영월의료원 외과 조승연 과장은 "AI를 활용해 의료기관 간 진료기록이 원활하게 공유된다면 응급환자 전원 과정에서 매우 중요한 역할을 할 수 있다"며 "다만 시범사업에 그치지 않도록 인프라와 제도 개선이 함께 이뤄져야 한다"고 말했다.