의료 AI는 단순한 인력 충원의 대안을 넘어 의료 시스템 회복탄력성을 높이는 핵심 도구로 역할을 수행할 것으로 전망된다. 

최근 문석균 중앙대광명병원 이비인후과 교수, 대한의사협회 의료정책연구원 임지연 연구원 연구팀은 연세의대 학술지(Yonsei Medical Journal, YMJ)를 통해 의료 AI가 의사 생산성에 미치는 영향에 대한 메타분석 결과를 공개했다.

행정업무 부담이 의사들 '번아웃' 주범, AI 활용하면 '30% 완화'

연구팀에 따르면 의료 AI는 의사 업무 부하와 진단 시간을 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났다.

구체적으로 살펴보면, 자동화된 생성형 AI 기반 전자의무기록(EMR) 시스템은 문서 작성 시간을 약 40% 단축시켰다. 

음성 인식 및 AI 스크라이빙 기술도 차트 작성 시간을 28.8% 줄여, 의사 번아웃의 주요인인 행정 부담을 30% 이상 완화하는 효과를 보였다.

국내 사례에서도 생산성 향상이 입증됐다. 某상급종합병원이 생성형 AI 플랫폼을 구축해 의무기록 작성을 자동화한 결과, 입원 환자 1인당 EMR 작성 시간이 10분 가량 줄었다. 

이는 의사 1인이 9명의 입원 환자를 진료할 때 매일 약 1.5시간을 절약하는 수치이며 연간으로 환산하면 20~30일 근무일을 확보하는 것과 맞먹는 효과다.

영상의학 진단 분야 성과 탁월…진단 시간 대폭 단축

진단 분야에서 성과는 더 두드러진다. AI 기반 판독 기술은 영상의학 전문의 업무 효율을 극대화하고 있다.

영역별 주요 진단 시간 단축률은 ▲말초혈액 도말 분석(61% 감소) ▲폐 병변 판독(52.82% 감소) ▲이상 뇌 CT 병변 판독(11.23% 감소) 등이다. 

또 AI 자동 필터링 기능은 검토 업무량을 획기적으로 낮췄다. 폐결절 검토 시간은 77.4%~86.7%, 뇌전증 뇌파 평가 수동 검토 시간은 86%까지 절감되는 것으로 조사됐다. 

이 같은 시간 단축은 폐결절, 뇌 병변, 유방암 등 주요 질환 진단 정확도 향상과 동시에 이뤄지고 있다는 점에서 의미가 크다. 

의사 역할 등 결정 대체 아닌 '보조 역할' 집중

AI 도입에 대한 부정적 지점도 되짚었다. 연구팀은 AI가 도출한 결과의 정확성을 의사가 최종 검토해야 하므로 발생하는 '인지적 부담'과 기술 적응 과정에서의 스트레스 등 이른바 '생산성 역설(Productivity Paradox)'에 대해 우려를 표했다.

현재 의료 AI는 단순 영상 판독 등에서는 뛰어난 정확도를 보이지만, 복잡하거나 예외적인 사례에서는 여전히 의사가 우위에 있다는 평이다. 

이에 따라 AI를 독립적인 결정 도구가 아닌, 의사 능력을 보충하는 '인간 중심(Human-in-the-loop)' 모델로 운영해야 한다는 것이 연구팀 제언이다.

연구팀은 "의료 AI가 인력 부족 문제를 해결하고 효율적인 의료 시스템을 구축하는 기반이 될 것"이라고 강조했다.

연구팀은 "미래 의료정책은 단순히 의사 인력을 대폭 늘리는 데 초점을 맞추기보다, AI 기술을 통해 자원 효율성을 최적화하는 전략적 접근이 필요하다"고 제언했다.

이어 "지속 가능한 의료 시스템을 위해 의사가 의료 AI를 신뢰하고 사용할 수 있는 제도적 기반과 인프라를 구축해야 하며, 이를 통해 의사가 복잡한 환자 관리 등에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 덧붙였다.