의료 인공지능(AI)이 의료 현장의 핵심 축으로 빠르게 자리 잡으며, 기술 혁신의 주체가 의사들로 바뀌는 분위기다. 외부 AI는 현장 적용에 한계가 있지만, 임상의가 직접 개발한 AI는 즉시 투입되어 효과를 입증하고 있다. 이는 의료 현장의 복잡한 요구사항을 가장 잘 이해하는 이들이 의사들이기 때문에 가능하다.

 

분당서울대병원 김중희 응급의학과 교수와 조영진 순환기내과 교수팀이 2021년 공동 개발한 'ECG 버디'는 이러한 혁신의 대표적인 사례다. 67세 남성 A씨가 가슴 통증으로 응급실에 내원했을 때, 심전도 기계 판독은 '경계성'으로 모호했으나, ECG 버디는 육안으로 식별하기 어려운 미세한 파형 변화까지 분석하여 '급성관상동맥증후군 위험 100%'라는 강력한 경고를 보냈다. 이후 두 차례의 추가 검사에서도 기계 판독은 명확한 진단을 내리지 못했지만, AI의 위험도 그래프는 최고치에서 흔들림 없었다. 의료진은 즉시 급성심근경색 프로토콜을 가동했고, A씨는 신속한 시술을 통해 심장의 좌전하행동맥 완전 폐쇄 직전의 위기에서 벗어날 수 있었다.

 

ECG 버디 도입 후 환자 내원부터 혈관 확장까지 걸리는 시간(Door-to-Balloon time)이 평균 90분에서 82분으로 약 8분 단축되었고, 국제 가이드라인인 90분을 초과한 지연 사례 비중도 크게 줄어 환자 생존율 향상에 기여했다. 김 교수는 "위험한 작업 현장에서 서로 생명을 지켜주는 잠수부들의 '버디 시스템'처럼 응급실 의사들의 조력자가 되길 바라는 뜻에서 이름을 붙였다"고 설명했다. 스마트폰으로 심전도 파형을 촬영하면 1분 이내에 11가지 심장 리듬을 분류하고 10가지 바이오마커를 분석해 위험 신호를 포착하는 이 앱은, 별도의 고가 장비나 병원 전산망 연동 없이도 정밀 판독이 가능하여 전국 80여 개 병원에서 월 20만 건 이상의 심전도를 분석하며 응급 의료 현장의 필수 도구로 자리 잡았다.

 

진단의 정밀도가 중요한 병리과에서도 AI의 활약은 눈부시다. 서울성모병원 정찬권 교수는 AI로 유방암 환자의 'Ki-67' 지수를 73%로 정확히 판독, 암세포 증식 활성도와 림프절 전이 가능성을 예측했다. 과거에는 베테랑 전문의조차 "대략 25%에서 50% 사이"라고 추정했을 영역이며, 미세한 림프절 전이 여부는 확신하기 어려웠다. 

 

그러나 AI는 수만 개의 세포를 전수조사하여 양성과 음성을 칼같이 가려낸다. 이는 방대한 병리 데이터 학습과 설계 단계부터 참여한 병리과 의사들의 협력 덕분이다. 정 교수는 "의사가 만든 AI는 판독 우선순위를 분류하거나 퇴근 전 분석을 걸어두면 다음 날 아침 결과값을 대기시키는 등 의사의 업무 흐름을 완벽히 꿰뚫고 있다"고 강조했다.

 

AI는 병원 운영 효율화에도 기여한다. 한림대성심병원의 생성형 AI 'HAI'는 환자 정보를 클릭하면 수십 쪽 기록지를 5초 만에 핵심 요약문으로 생성, 의사 업무 부담을 경감한다. 

 

HAI 개발을 총괄한 는 "HAI가 작성한 기록지의 완성도는 90%에 달한다"고 밝혔다. 간호사 업무 부담 경감에도 AI가 기여한다. 한림대강남성심병원은 2020년부터 환자의 낙상 확률을 예측하는 AI를 개발, 고위험군 환자를 집중 관리하여 낙상 예방 효율을 높이고 간호사 업무 부담을 줄였다. 김희주 간호사는 "AI 도입 이후에는 위험도에 따라 관리가 가능해 훨씬 효율적으로 낙상을 예방할 수 있다"고 말하며, 환자 안전 관리의 효율성을 높이는 AI의 역할을 강조했다.

 

이처럼 의료 AI는 진단 정확도를 혁신하고, 의료진의 업무 효율성을 극대화하며, 궁극적으로 환자 안전과 의료 서비스의 질을 향상시키는 필수 도구로 진화하고 있다. 특히 임상의들이 직접 개발을 주도하는 AI는 현장의 복잡한 요구를 충족시키며 의료 혁신을 가속화하는 핵심 동력으로 작용하고 있다.