확산 되는 의료 AI…대형병원 넘어 중소병원에도 상륙
|바로선병원, 국내 중소병원 중 최초 AI 플랫폼 구축 시도
이인복 기자 (news@medicaltimes.com)
기사입력 : 2019-11-21 05:45
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  • |가톨릭의료원 시스템 동일 적용…"선제적 차별화 노력"
|메디칼타임즈=이인복 기자| 의료 인공지능(AI)이 빠르게 국내 병원계로 스며들고 있다. 특히 일부 대형병원들이 선제적으로 도입하던 추세에서 나아가 이제는 중소병원으로까지 확산되는 모습이다.

더욱이 대규모 빅데이터를 처리해야 하는 대형병원과 달리 중소병원은 빠르게 새로운 시스템을 도입할 수 있다는 것을 차별화 전략으로 삼고 있다는 점에서 과연 이같은 기류가 확산될지 주목된다.

바로선병원이 중소병원에서는 최초로 20일 의료 AI 도입을 선언했다.
서울의 바로선병원은 20일 국내 중소병원 중 최초로 의료 AI 플랫폼 구축을 선언하고 3단계에 걸친 로드맵을 공개했다.

'바로'로 이름 붙여진 의료 AI 플랫폼은 현재 스마트병원을 표방하며 의료 AI를 선도하고 있는 가톨릭의료원의 플랫폼을 중소병원형의 특성에 맞게 변형한 모델이다.

사실상 대형병원의 의료 AI 플랫폼을 그대로 중소병원으로 옮겨 담은 셈이다.

실제로 이 플랫폼은 은평성모병원과 서울성모병원 등 가톨릭의료원의 AI 플랫폼을 구축한 와이즈케어와 바로선병원간의 MOU가 기반이 됐다.

선제적으로 의료 AI를 도입하고자 하는 바로선병원과 중소병원형 플랫폼 개발에 수요가 있던 와이즈케어간에 이해관계가 절묘하게 맞아 떨어졌기 때문이다.

바로선병원 이상국 원장은 "원내 진료 표준화 과정을 고민하던 중 AI를 기반으로 하는 시스템에 대한 관심이 높아졌다"며 "의료 AI를 기초로 한다면 자연스럽게 표준화 작업이 진행될 수 있다는 판단이 들었다"고 말했다.

인력 집약적인 병원 사업의 특성상 의료진과 행정 직원 등의 당일 컨디션과 분위기에 따라 기복이 생길 수 있는 사안들을 의료 AI가 대응한다면 일률적이고 표준화된 업무가 가능해질 수 있다는 판단이다.

이에 따라 바로선병원은 우선 1단계로 병원 안내와 홍보, 일반적 문의, 답변 등 챗봇을 시작으로 의료진과의 상담톡, 스마트 페이 등을 구축하게 된다.

이어 환자 정보와 EMR을 연동해 검사 결과 확인과 내원, 진료 예약 등 정보 제공을 연동하게 되며 궁극적으로는 환자 치료현황과 대응 정보를 연계하고 AI 기반의 질병 예후 예측, 실시간 의료진 협진, 보이스 EMR, 회진 로봇 등으로 확대해 간다는 계획이다.

여기서 나아가 환자의 생활 패턴과 질환에 대한 빅데이터들을 활용해 환자 맞춤형 치료 전략과 사후 관리 방안까지 도출하는 시스템이 바로선병원이 그리는 의료 AI의 종착점이다.

바로선병원 의료 AI 플랫폼을 구축하고 있는 와이즈케어 송형석 대표이사는 "3년에 걸친 3단계 구축 작업을 예상하고 있다"며 "1단계로 여러가지 역할을 하기 위한 기본 틀을 구축한 상태"라고 설명했다.

바로선병원 이상국 원장
이어 그는 "은평성모병원의 경우 건축 공사와 더불어 2~3년의 준비 기간이 있었고 스마트병원을 표방하기 위한 상징적인 의미로 매우 빠르게 시스템을 도입한 케이스"라며 "바로선병원도 이제 첫 걸음을 뗀 만큼 고도화단계까지 함께 프로젝트를 추진할 것"이라고 덧붙였다.

하지만 이미 전산화 등 시스템이 갖춰진 대학병원에 비해 중소병원은 더욱 준비할 것이 많다는 점이 부담 중 하나다. 상당한 업무가 표준화 된 대학병원에 비해 데이터를 모으는 작업들이 쉽지 않은 이유다.

따라서 바로선병원은 의료 AI 플랫폼을 고도화하는 동시에 데이터 표준화를 함께 진행하며 중소병원형 의료 AI의 모델을 만들어 가겠다는 계획을 세워놓은 상태다.

전산화 등 과정을 함께 추진해야 하는 부담은 있지만 중소병원의 특성상 빠른 의사 결정과 처리가 가능하다는 점을 차별화 포인트로 삼겠다는 복안이다.

이상국 원장은 "중소병원 입장에서 EMR을 표준화하고 데이터화 한다는 것 자체도 쉬운 일이 아니다"며 "대학병원은 이미 대부분의 업무가 전산화가 끝난 상황이지만 중소병원으로서는 준비해야할 문제가 많다"고 털어놨다.

그는 이어 "특히 중소병원의 경우 서비스 플랫폼들이 케이스마다 각각 다른 회사들과 연계돼 있고 이를 한데 모으는 것도 쉽지 않은 일"이라며 "하지만 이를 통합하고 데이터화하며 의료 AI 빅데이터로 활용한다면 상당한 표준화와 집중화를 이룰 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.
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