AI로 건강검진 패러다임 전환…'조기진단'부터 '사후관리'까지

치료 영역을 넘어 조기진단과 사후관리까지 인공지능(AI)을 활용한 디지털 혁신이 필요하다는 목소리가 나왔다. 고령화, 만성질환자가 국민 건강은 물론 국가 재정에도 큰 부담으로 작용하면서 AI 등 혁신기술을 활용한 패러다임 전환이 필요하다는 주장이다.

한국건강관리협회는 7일 서울 드래곤시티에서 대한가정의학회와 공동으로 '제24회 메디체크 학술대회'를 개최했다. 'AI와 빅데이터가 여는 의료·헬스케어 미래'를 주제로 열린 행사에는 의료·산업계 전문가가 나서 현재 우리나라 건강검진 체계 한계와 개선 방안 등을 논의했다.

이날 조비룡 서울의대 가정의학과 교수는 우리나라 국가 건강검진 프로그램이 여전히 사각지대가 존재하고, 사후관리 프로그램이 미흡하다고 지적했다. 의료 빅데이터를 활용해 검진 프로세스를 효율화하고, 사후관리를 강화할 AI 접목이 필요하다고 밝혔다.

조 교수는 “제3차 국가건강검진 종합계획은 데이터를 활용해 검진 후 사후관리 영역까지 포괄하는 게 핵심”이라며 “이 계획이 성공하려면 우리가 도입하는 AI와 디지털 기술이 열쇠”라고 강조했다.

고태훈 가톨릭의대 의료정보학교실 교수가 7일 서울 드래곤시티에서 열린 메디체크 학술대회에서 생성형AI 의료 현장 접목 관련해 발표를 하고 있다.

그는 “1년에 한 번 정해진 항목의 검진을 받는 게 아니라 AI를 활용해 내가 어떤 생활을 했고, 치료했는지 데이터를 분석해 맞춤형 검진 프로그램을 만들 수 있다”면서 “AI가 검진 후 상태를 설명해주는 것 역시 뛰어난 능력을 보이는 데 이를 잘 활용할 필요가 있다”고 덧붙였다.

최근 화두인 거대언어모델(LLM)을 활용한 생성형 AI 역시 진단, 치료, 예방 영역에 적극 활용해 의료 서비스 혁신이 필요하다는 의견도 나왔다. 웨어러블 의료기기 등 환자를 둘러싼 데이터가 크게 늘면서 의료진이 판단하는 시간도 길어진 만큼 AI와 같은 보조자가 필수라는 것이다.

고태훈 가톨릭의대 의료정보학교실 교수는 “많은 의료정보를 파악해 의사결정을 내리기 위해선 의료진이 효율적으로 데이터를 볼 수 있게 만드는 것이 중요하다”면서 “실제 LLM 기반 생성형 AI는 방대한 데이터를 의료진이 직관적으로 볼 수 있게 요약하거나 환자 진료 과정에 나온 말을 녹음해 자동으로 차트를 작성하는 등 보조 역할을 수행하고 있다”고 말했다.

산업계 역시 의료 현장에서 AI는 필수가 됐다며 의료기관의 적극적인 관심이 필요하다고 강조했다.

김경남 웨이센 대표는 “AI 내시경 진단 보조 솔루션을 사용한 그룹과 사용하지 않은 그룹을 대상으로 용종 발견 등 정확도를 시험한 결과, 사용한 그룹 정확도가 약 11% 높았다”면서 “건강검진 후 사후관리 영역에서도 생성형 AI를 활용해 환자에게 개선 필요성 등 중재메시지를 작성하는 솔루션도 개발했다”고 설명했다.

정용철 기자 jungyc@etnews.com

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