"AI 병원 경영, 효율성 증대·환자 중심 의료 실현"
권순용 서울성모병원 교수 "경쟁력 강화 기여하고 미래 지속가능 필수 전략"
2025.05.28 11:00 댓글쓰기

병원 경영에 인공지능(AI)을 도입하면 효율성 증대를 넘어 환자중심의료를 실현할 수 있다는 제언이 나왔다. 


권순용 서울성모병원 교수(대한디지털헬스학회 명예회장)는 5월 27일 열린 '제2차 대한종합병원협회 정기총회 및 학술대회'에 연자로 나서 이 같이 주장했다. 


권 교수에 따르면 병원 경영은 특수성을 지닌다. 생명·건강 가치를 다루고 고도의 전문성이 요구되며 다층적 규제가 존재하면서 환자·의료진·산업계 등 다양한 이해관계자가 얽혀있다는 점 등이다. 


이에 의료 품질·안전, 운영 효율성, 재정 지속가능성 등을 고려해 경영을 해야 하는데, 여전히 경험과 직관에 대한 의존성이 높고 데이터 분석 및 통찰, 미래 예측 등은 어려운 상황이다. 


권순용 교수는 "AI를 활용하면 병원의 전통적 경영 방식 한계를 극복할 수 있다. 특히 의료데이터의 경우 환자 데이터 분석을 통한 불필요한 의료행위를 없애고, 불확실성을 줄일 수 있다"고 소개했다. 


그가 꼽는 인공지능 기반 병원 경영 기능은 ▲실시간 재정 모니터링 및 분석 ▲데이터 근거 전략적 자원 배분 ▲운영 효율성 극대화 ▲비용 절감 및 생산성 향상 ▲데이터 기반 의사결정 체계 구축 등이다.


이어 ▲정보 접근성 혁신 ▲예측 분석 기반 선제적 의사 결정, 환자 경험 최적화 ▲부작용 합병증 조기감지 ▲인력관리 최적화 등도 꼽았다. 


진료과별 성과 실시간 추적·입지 선정 리스크 최소화·의료진 문서작업 급감


권 교수는 AI를 활용해 이 같은 효과를 달성한 해외 병원 사례를 소개했다. 


미국 클리블랜드 클리닉은 AI로 30개 이상 진료과의 성과를 실시간 추적, 재정 이상을 조기 감지했다. 과잉 투자되거나 활용도가 낮은 영역을 즉시 감지하고 원인을 분석하는 데 활용했다.


성과 및 경쟁 상황, 수익성 등 데이터 기반 분석으로 효과를 이끌어낸 사례도 있다. 미국 미시간 메디컬센터는 AI 분석을 통해 신경외과에 500만달러를 투자하고 의료진을 더 채용해 2년 내 신경외과 환자 수가 35% 늘기도 했다. 


미국 휴스턴 메소디스트 병원은 AI를 통해 운영 효율성을 높였는데, 과거 수술 데이터·의사별 수술 시간·긴급 수술 발생 패턴 등을 AI가 학습해 최적의 수술실 일정을 생성했다. 그 결과, 수술 취소율이 8%에서 3%로 줄었다. 


생산성과 수익성을 동시에 높인 사례도 있다. 미국 필라델피아 제퍼슨 헬스병원은 AI의 인력 배치 최적화, 에너지 사용 패턴 분석, 행정 프로세스 자동화 등을 통해 의료진과 직원 생산성을 높였다. 


권 교수는 "특히 문서 작업 시간 절약은 의사들이 더 많은 환자를 진료할 수 있게 해 병원 수익 증대에 직접 기여했다"며 "의사 번아웃도 감소해 인력을 유지하는 효과도 냈다"고 평가했다. 


AI는 입지 선정 등 중요한 의사결정을 내려야 할 때 과학적인 선택을 제시하기도 한다. 권 교수는 "AI는 인구 통계, 경쟁 의료기관 위치, 교통 패턴, 보험가입자 분포 등 종합분석 등을 수행할 수 있다"고 소개했다.


일례로 미국 클리블랜드 클리닉은 심장센터를 건립하는데 2억달러를 투자하기로 했는데, AI에게 입지 분석을 맡겨 경영진 의사결정 리스크를 줄였다. 


미국 시애틀 버지니아 메이슨 메디컬 센터는 AI 분석을 통해 새 외래 센터 위치를 선정한 결과, 기존 위치보다 환자 유입률이 45% 향상되는 성과를 냈다. 


신속한 통찰 및 선제적 대응도 가능하다. 제퍼슨 헬스병원은 AI가 의료장비 사용 패턴, 성능 데이터 등을 모니터링하게 했다. 


그 결과, 예기치 않은 장비 고장이 67% 줄고, 긴급 수리 비용은 연 210만달러가 감소했다. 장비를 이용할 수 없는 시간(다운타임)으로 인한 예약 취소는 78% 줄기도 했다.



의사 직무 만족도 28% 높아지고 궁극적으로 번아웃 방지, 환자 만족도 향상


AI로 직원 성과를 분석했더니 의사 직무 만족도가 28% 높아진 경우도 있었다. 미국 클리블랜드 클리닉이 그 예다. 


"이러한 조치가 궁극적으로는 직원들의 번아웃을 막는 것에 그치지 않고 환자 만족도 향상으로 이어지기도 했다"는 게 권 교수 설명이다. 


미국 스탠퍼드 헬스케어는 AI로 직원 업무패턴 및 스트레스 지표, 휴가 사용 등을 분석해 번아웃 위험이 높은 직원을 식별하고 예방 조치를 제안했으며 환자 만족도가 18% 높아졌다. 


권순용 교수는 "AI를 통해 단순 비용 절감, 효율성 증대를 넘어 의료서비스 질적 향상, 환자중심 의료를 실현할 수 있다"며 "병원 경쟁력을 높이고 지속가능한 필수전략이 될 수 있을 것"이라고 전망했다. 

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