“나도 모르게 AI 진료”… 병원 파고든 AI [환자 곁에 의료AI①] 작성일 07-23 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">엑스레이·유방촬영·뇌졸중 판단 보조 <br>병동선 활력징후 읽어 풀타임 환자 관리 <br>대형병원 넘어 지역 거점병원으로 확산</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zkFpTrDgey"> <p contents-hash="93da08b809c10854c49cbfc4285423c01fbc5bcdcb3b38059e6882e428f5977e" dmcf-pid="qE3UymwaLT" dmcf-ptype="general">[편집자주] 인공지능(AI)은 더 이상 의료 연구실이나 시범사업에만 머무는 기술이 아니다. 환자가 건강검진에서 흉부 엑스레이를 촬영하고, 응급실에서 뇌 CT 검사를 받으며, 병실에서 활력징후를 측정하는 순간에도 의료AI가 진단과 치료 판단을 돕고 있다. 하지만 환자들은 자신이 어떤 AI의 분석을 받고 있는지, 그 결과가 진료에 어떻게 활용되는지 체감하기 어려운 것이 사실이다. 이에 IT조선은 이번 기획을 통해 국내 임상 환경에서의 의료AI를 비롯해 국ㆍ내외 의료AI 관련 법령, 글로벌 빅테크 기업의 의료AI 진출 현황 등을 차례로 짚어본다.</p> <div contents-hash="64f9a549d0ef687a681bd1f5cb161f3ec0ca638ad4940cbf8301301afb53450f" dmcf-pid="BHPMq1Zvdv" dmcf-ptype="general"> 병원에서 흉부 엑스레이를 촬영한 환자의 영상이 의료진에게 전달되기 전 인공지능(AI)이 먼저 폐결절이나 폐렴, 기흉 의심 부위를 표시한다. 뇌졸중 의심 환자가 응급실에서 컴퓨터단층촬영(CT)을 받으면 AI가 뇌혈관 폐색과 혈류 상태를 분석해 치료가 시급한 환자를 가려낸다. 일반병동에 입원한 환자의 혈압과 맥박, 호흡수, 체온은 AI가 계속 들여다보며 심정지 위험이 커질 경우 의료진에게 경고를 보낸다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="797920f3b0fe7a014d6afb6cb64818e98fb8682def312bf920a4275c77992d9c" data-idxno="448228" data-type="photo" dmcf-pid="bXQRBt5TdS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="환자가 인식하지 못하는 사이 AI가 진료 과정에 깊숙이 들어오고 있다. / 챗GPT" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723110449287kliz.png" data-org-width="600" dmcf-mid="7RlTkid8iW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723110449287kliz.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 환자가 인식하지 못하는 사이 AI가 진료 과정에 깊숙이 들어오고 있다. / 챗GPT </figcaption> </figure> <p contents-hash="ba99bd8f57f659b02275fd1acd4f1c1d8da2cb58b38abca021a92850bc369d58" dmcf-pid="KZxebF1ydl" dmcf-ptype="general">이처럼 환자가 인식하지 못하는 사이 AI가 진료 과정에 깊숙이 들어오고 있다. 몇 년 전까지만 해도 의료AI는 병원 연구실이나 시범사업에서 성능을 검증하는 기술에 가까웠지만, 이제는 검사실과 건강검진센터, 응급실, 일반병동에서 의료진의 판단을 돕는 실사용 도구로 자리 잡고 있다.</p> <p contents-hash="da23ed505fcfa3811a47bdefdde0734c6e42b76050b2966bc87ca19855204150" dmcf-pid="95MdK3tWdh" dmcf-ptype="general"><strong>흉부 엑스레이, AI가 이상 부위 먼저 표시</strong></p> <p contents-hash="76ca8e2fc30a118fb4df951491816d8e09d62dec53ec4d4cad58a443c56bf20b" dmcf-pid="21RJ90FYJC" dmcf-ptype="general">국내 의료현장에서 가장 널리 쓰이는 의료AI는 흉부 엑스레이와 유방촬영 등 의료영상을 분석하는 판독 보조 솔루션이다. 최근에는 뇌졸중 응급진료와 입원환자 위험 감시로 적용 범위가 넓어지면서 환자가 AI를 경험하는 접점도 검사실에서 병실까지 확대되고 있다.</p> <p contents-hash="5e3eabf8e30b67108e7e1ce9445504a83819edce6941208024565e9ff6c60c60" dmcf-pid="Vtei2p3GiI" dmcf-ptype="general">다만 환자가 AI의 분석 결과를 직접 받는 경우는 많지 않다. 대부분 AI가 의료진에게 위험 점수나 의심 부위를 제시하고 의사가 이를 참고해 최종 진단과 치료 결정을 내리는 구조다. 환자 입장에서는 자신이 촬영한 영상이나 활력징후가 AI의 분석을 거쳤는지 알기 어려운 셈이다.</p> <p contents-hash="ab5fa5538e467c80f7acb90ae505d9dafb846639bac39af09479b20e8b445d1c" dmcf-pid="fFdnVU0HJO" dmcf-ptype="general">환자가 의료AI를 가장 자주 만나는 장소는 엑스레이와 유방촬영 장비가 설치된 검사실이다. 루닛의 '루닛 인사이트 CXR'은 흉부 엑스레이 영상에서 폐결절과 폐경화, 기흉 등 이상 소견이 의심되는 위치를 찾아 의료진에게 표시한다. AI가 질병을 확진하는 것이 아니라 영상의학과 전문의가 놓칠 수 있는 병변을 한 번 더 확인하도록 돕는 방식이다.</p> <p contents-hash="d42a4b81f7961f71c62774f27473cdca4bf1293ac843ad56dd03d65059057346" dmcf-pid="43JLfupXRs" dmcf-ptype="general">흉부 엑스레이는 건강검진뿐 아니라 응급실과 외래, 입원환자 검사에서 폭넓게 시행된다. 다른 영상검사보다 촬영 건수가 많고 기존 의료영상저장전송시스템(PACS)에 AI 결과를 연결하기도 상대적으로 쉽다. 이 때문에 흉부 엑스레이 AI는 국내 의료AI 가운데 환자와 접하는 빈도가 가장 높은 제품군으로 꼽힌다. 루닛 인사이트 CXR은 흉부 엑스레이에서 복수의 흉부 이상 소견을 탐지해 의료진의 판독을 지원한다.</p> <p contents-hash="7374e058e8972dd913e76d94a4bd1ac10c7ec8baa9cd4ecdbec74571de483bfa" dmcf-pid="80io47UZRm" dmcf-ptype="general">유방암 검진에서도 AI가 활용된다. '루닛 인사이트 MMG'는 유방촬영 영상에서 암이 의심되는 부위를 표시하고 악성 가능성을 점수로 제공한다. 유방 조직이 치밀한 여성은 정상 조직과 병변이 겹쳐 보일 수 있어 판독이 까다로운데, AI가 의심 부위를 재확인하도록 돕는다.</p> <p contents-hash="4e81fa2f5e46149107fa8831c7a3852ac0f764a051d5447152530af45c1ba0ce" dmcf-pid="6png8zu5dr" dmcf-ptype="general">서울대병원과 서울의료원 등에서는 공공 의료AI 사업을 통해 루닛의 영상 분석 솔루션을 시범 적용한 사례가 있다. 루닛 제품은 국내 상급종합병원과 대형 검진센터를 중심으로 확산된 뒤 지역 거점병원으로 공급 범위를 넓히고 있다.</p> <p contents-hash="f6a203f29a96f5b476e10c9c56b220e161ee052ec764a1401ca94252a202c088" dmcf-pid="PULa6q71Mw" dmcf-ptype="general">정부가 추진하는 권역책임의료기관 AI 진료시스템 지원사업에서는 단국대병원과 세종충남대병원, 울산대병원, 제주대병원, 전북대병원, 화순전남대병원 등 6곳에 루닛의 흉부 엑스레이·유방촬영 AI가 공급된다. 수도권 대형병원에 집중됐던 의료AI가 지역 국립대병원과 권역거점병원으로 퍼지는 것이다. 환자는 이들 병원에서 흉부 엑스레이나 유방촬영 검사를 받으면서 AI 분석을 함께 경험할 수 있다.</p> <p contents-hash="7244cbe8c02fc0133dd7504c26c4da2d5749643fff705cbe396d040c172a1515" dmcf-pid="QuoNPBztRD" dmcf-ptype="general"><strong>폐 CT로 결절 크기·변화 추적… 뇌졸중 환자 치료 시간 단축</strong></p> <p contents-hash="4cf1d495c742fd1fe69eff9e7856e8c391f6a47ce46cbaa38fca68a2dee1fd65" dmcf-pid="x7gjQbqFRE" dmcf-ptype="general">흉부 CT 검사에서는 코어라인소프트의 '에이뷰 엘시에스(AVIEW LCS)'와 같은 AI가 활용되고 있다. 이 솔루션은 저선량 흉부 CT 영상에서 폐결절을 자동으로 찾아내고 결절의 크기와 부피를 측정한다. 이전 CT 영상이 있으면 결절이 얼마나 커졌는지도 비교할 수 있다. 폐기종과 관상동맥 석회화 등 흉부 CT에서 확인할 수 있는 다른 이상 소견을 함께 분석하는 제품도 있다.</p> <p contents-hash="911a181899c57102499e68434c3cd2f2a7a90389d4927d8ead9f392e8f21ef32" dmcf-pid="yakwJ4V7dk" dmcf-ptype="general">엑스레이 AI가 이상 가능성이 있는 영상을 빠르게 선별하는 데 강점이 있다면 CT AI는 작은 폐결절을 정량화하고 시간에 따른 변화를 추적하는 데 초점이 맞춰져 있다. 폐암검진이나 건강검진에서 폐결절이 발견된 환자가 몇 달 또는 몇 년 간격으로 반복 검사를 받을 때 활용도가 높다.</p> <p contents-hash="2ca1c4201b46d1afda1d17fc369dc7f657e93fb8926a45557c1b68546d77de83" dmcf-pid="WNEri8fznc" dmcf-ptype="general">또한 의료AI가 환자 치료에 가장 직접적으로 영향을 줄 수 있는 공간은 응급실이다. 뇌졸중은 뇌혈관이 막히거나 터지면서 발생한다. 특히 큰 뇌혈관이 막힌 급성 허혈성 뇌졸중은 혈전제거술을 얼마나 빨리 시행하느냐에 따라 환자의 생존과 장애 정도가 달라질 수 있다.</p> <p contents-hash="18b801b0f1861df8b67e99f91e2fc5a21097cf866f776b0c954fd5b3179185b9" dmcf-pid="YjDmn64qJA" dmcf-ptype="general">제이엘케이의 'JLK-CTP'는 CT 관류영상을 분석해 혈류가 감소한 뇌 영역과 회복 가능성이 있는 조직을 구분하는 데 도움을 준다. 'JLK-LVO'는 CT 혈관조영영상에서 대혈관폐색 의심 부위를 감지한다. 제이엘케이는 CT와 자기공명영상(MRI), 혈관조영영상 등을 분석하는 뇌졸중 전주기 AI 제품군을 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="b3dfd1fd6d77abad6109a1672b4df2c3ac2f49cd7a0e2ef00e1657e27de8b989" dmcf-pid="GAwsLP8Bij" dmcf-ptype="general">건국대병원과 중앙대병원에는 JLK-CTP를 비롯한 뇌졸중 AI 솔루션이 구독 방식으로 공급됐다. 병원은 AI 분석 결과를 바탕으로 혈전제거술 필요성과 치료 우선순위를 판단하는 데 도움을 받을 수 있다.</p> <p contents-hash="6c3b4b241ed9840fc3e2abb56b5572c69db132b6c99f5f9c490f19df22af827f" dmcf-pid="HcrOoQ6biN" dmcf-ptype="general">정부의 권역책임의료기관 지원사업에서도 제이엘케이는 전국 17개 대상 기관 가운데 11곳의 공급사로 선정됐다고 밝혔다. 공급 제품에는 JLK-CTP와 JLK-LVO가 포함됐다. 정부는 해당 사업에 총 142억원을 투입하고 있다.</p> <p contents-hash="fda90387b603dbf8b3fc60d1f31af3827853ea5c04a5aaffb7465ef5aa1becd4" dmcf-pid="XkmIgxPKRa" dmcf-ptype="general">지역 거점병원에 뇌졸중 AI가 구축되면 수도권 대형병원과 지역병원의 진료 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 뇌졸중 전문의가 부족한 야간이나 지역 응급실에서 AI가 의심 환자를 빠르게 선별하고 전원 여부를 판단하도록 보조할 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="03aae2c7d7d2343b182008aba7b639e38a648016b4ccf8a9453990734eecd928" dmcf-pid="ZEsCaMQ9ng" dmcf-ptype="general"><strong>병실서 AI가 심정지 위험 감시… AI 결과는 참고용, 최종 판단은 의사 몫</strong></p> <p contents-hash="2228d7f12d4ca4c2b5c8327754341b79cf38f2efbad977a67cc2c7ef99ad2242" dmcf-pid="5DOhNRx2Mo" dmcf-ptype="general">검사가 끝난 뒤 병실에 입원한 환자도 의료AI의 관찰 대상이 된다. 뷰노의 '뷰노메드 딥카스'는 일반병동 환자의 혈압과 맥박, 호흡수, 체온 등 네 가지 활력징후를 분석해 향후 24시간 이내 심정지 발생 위험을 0점부터 100점까지 제시한다. 중환자실처럼 환자에게 각종 감시장비를 계속 부착하지 않는 일반병동에서 상태가 갑자기 악화할 가능성이 있는 환자를 선별하는 제품이다.</p> <p contents-hash="96dfee696d5a3680402acdd86f139187ff89cba6515c43a0da48bbdb5e2d95e1" dmcf-pid="1wIljeMVRL" dmcf-ptype="general">환자는 간호사가 정기적으로 측정한 활력징후가 AI에 입력되고 있다는 사실을 알기 어려울 수 있다. 그러나 병동 의료진의 화면에서는 환자별 위험 점수가 표시된다. 점수가 일정 수준 이상으로 올라가면 의료진이 환자 상태를 다시 확인하고 혈액검사나 영상검사, 중환자실 전실 여부 등을 검토한다.</p> <p contents-hash="386efa5ec9b811b3e0782f9793062366e3923d85154d5e918f04ed0ce31896f0" dmcf-pid="trCSAdRfRn" dmcf-ptype="general">딥카스는 2025년 4월 기준 국내 4만8000개 이상의 병상에 적용됐으며, 이 가운데 상급종합병원만 20곳이 넘는다고 회사 측은 밝혔다. 영상 AI가 검사할 때마다 사용된다면 딥카스는 환자가 입원해 있는 동안 반복적으로 작동한다는 점에서 차이가 있다.</p> <p contents-hash="272181de6756c0e39074034ade507b6802d79e675998e832c8af3e0c80e6a717" dmcf-pid="FmhvcJe4ei" dmcf-ptype="general">실제 의료현장에서 환자 예후가 개선됐다는 연구 결과도 나오고 있다. 뷰노는 강동성심병원과 시화병원, 인천나은병원의 입원환자 약 16만명을 분석한 연구에서 딥카스 도입 이후 일반병동 내 심정지가 21% 감소했다고 밝혔다. 패혈증 환자군에서는 심정지가 29% 줄었다.</p> <p contents-hash="3580718b207c91c60f2e37c5fae26bf1649e1114c5a3285808ddaf045c942a99" dmcf-pid="3slTkid8MJ" dmcf-ptype="general">환자가 병원에서 경험하는 의료AI는 대부분 '자율 진료'가 아니라 '의사결정 보조'에 해당한다.</p> <p contents-hash="e15d972307d7916612e81a302c16101e16503f2000b0f13ceae1e26362de87d5" dmcf-pid="0OSyEnJ6Ld" dmcf-ptype="general">흉부 엑스레이 AI가 폐렴 의심 부위를 표시해도 최종 판독은 영상의학과 전문의가 한다. 심정지 위험 점수가 높게 나타나도 의료진이 환자의 의식과 증상, 검사 결과를 다시 확인해야 한다. 뇌졸중 AI가 혈류 이상을 제시해도 혈전제거술이나 약물치료 여부는 전문의가 결정한다.</p> <p contents-hash="8c1494fa9ac9c7aa4f6083728c80c2909a5b9ad139ef15c7ab95c7817db32f90" dmcf-pid="pIvWDLiPJe" dmcf-ptype="general">의료AI 업체들이 제품 정확도를 강조하지만, 실제 병원 도입 단계에서는 정확도 외에도 위양성과 위음성, 분석 속도, PACS·전자의무기록 연동, 의료진의 업무 증가 여부 등이 중요하다. AI가 지나치게 많은 환자를 위험군으로 분류하면 의료진이 불필요한 경고에 지칠 수 있다. 반대로 위험 환자를 정상으로 판단하면 진료가 지연될 우려가 있다. 병원별 환자 특성과 진료 환경에 따라 AI 성능이 달라질 수 있다는 점도 고려해야 한다.</p> <p contents-hash="9f7e62aac2de45554f0ef6d04debf185381cf0d48dbe25feafd7ec9d82fc3c95" dmcf-pid="UCTYwonQeR" dmcf-ptype="general">국내 의료AI 보급은 그동안 서울과 수도권 대형병원 중심으로 이뤄졌다. 충분한 의료영상 데이터와 정보시스템, 전문 인력을 갖춘 병원이 AI의 성능을 검증하고 시스템을 연동하기 쉬웠기 때문이다. 최근에는 정부 지원사업을 통해 지역 권역책임의료기관에도 흉부 엑스레이와 유방촬영, 폐 CT, 뇌졸중 AI가 구축되고 있다. 의료진이 부족한 지역병원에서 응급환자를 선별하고 판독 부담을 줄인다는 취지다.</p> <p contents-hash="7f78ec472d55b20784f942969b6e064a69dc2880d0d03f5700e1cc8be50816ce" dmcf-pid="uslTkid8nM" dmcf-ptype="general">정부 지원이 병원 도입의 마중물이 될 수 있지만 사업이 끝난 뒤 병원이 자체 비용으로 계속 사용할지는 별개의 문제다. AI가 판독 시간을 얼마나 단축했는지, 응급환자 치료가 빨라졌는지, 입원환자의 심정지와 사망률을 낮췄는지 입증해야 지속적인 사용이 가능하다.</p> <p contents-hash="6f6c8313af1fa3524a8173ccb7c886d7ad8437ca1ecb178e64ed0e61523bd963" dmcf-pid="7OSyEnJ6Lx" dmcf-ptype="general">건강보험 수가도 핵심 변수다. AI 의료기기가 식품의약품안전처 허가를 받더라도 별도 보상이 없으면 병원이 비용을 부담해야 한다. 환자에게 비급여 비용을 청구할 수 있는 제품은 확산 속도가 빠를 수 있지만 환자의 경제적 부담과 정보 제공 문제가 뒤따른다.</p> <p contents-hash="12becdf2771de9c36dc32e64cf1f27b031585d450ab65d08617e21db600048fc" dmcf-pid="zIvWDLiPJQ" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "의료AI는 이미 연구개발 단계를 넘어 환자가 검사받고 입원하는 과정에서 실제로 사용되고 있다"며 "앞으로는 몇 개 병원에 설치했는지가 아니라 환자의 진료 결과를 개선하면서 의료진의 업무에도 자연스럽게 녹아들 수 있는지가 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="32e32c5d93ce2edf0ae48c1d6622c84310c15a46ac3113d60bbf7ae024dcbeff" dmcf-pid="qCTYwonQiP" dmcf-ptype="general">김동명 기자</p> <p contents-hash="2fbdafb6e98b2fa452411eb4545815f7540c394d67ef4ff73fb09ace57792051" dmcf-pid="BhyGrgLxL6" dmcf-ptype="general">simalo@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 온라인 쇼핑부터 스포츠 중계까지...네이버 VS 쿠팡 맞대결 07-23 다음 "장바구니 담은 것까지 감시"…틱톡, 103억 과징금 폭탄 07-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
