"의료 AI, 진단·판독 시간 대폭 단축 연구 나와

의료정책연구원, 의료 AI 생산성 효과 정량 분석 YMJ 게재

영상의학·소화기·병리·내과·신경외과 전 분야 판독 시간 대폭 감소

의료 인공지능이 의사 업무의 시간을 넓히고 생산성을 끌어올리는 효과가 구체적 수치로 확인됐다는 분석이 발표됐다.

진단과 판독, 기록처럼 반복적이면서도 시간이 많이 소요되는 업무를 AI가 상당 부분 분담하면서, 의사의 실제 진료 투입 시간과 집중도가 높아지고 있다는 것이다.

대한의사협회 의료정책연구원은 최근 보도자료를 통해 연구진이 이 같은 내용의 연구 결과를 국제학술지 Yonsei Medical Journal(YMJ)에 게재했다고 밝혔다. YMJ는 일반내과 분야 최상위 Q1 등급 학술지다.

연구는 의료 AI 도입이 활발한 해외 여러 국가의 문헌을 체계적으로 고찰해, 임상 영역별로 의사 생산성에 어떤 변화가 일어났는지 정리했다.

가장 뚜렷한 변화는 기존에 시간의 벽으로 꼽히던 진료기록 작성과 판독 업무였다.

생성형 AI 기반 기록 작성 지원도구를 적용한 결과, 입원환자 1명당 EMR 작성 시간이 약 10분 줄어드는 것으로 분석됐다. 하루 평균 9명의 입원환자를 진료하는 의사라면 1시간 30분의 업무가 절감되는 셈이다.

음성인식 기반 대화 기록 시스템은 환자당 문서 작업 시간을 28.8% 줄여, 의사들이 실제 진료에 더 집중할 수 있는 환경을 만든 것으로 나타났다.

영상의학과와 소화기내과, 병리학, 내과, 신경외과 등 임상 전반에서도 AI가 진단·판독 시간을 유의미하게 줄이고 있었다.

기흉 X-ray 판독 시간은 46%, 전립선암 병리 슬라이드 판독은 21.9%, 말초혈액도말 분석은 무려 61% 단축됐다.

캡슐내시경 판독에서는 불필요한 이미지를 자동 제외하는 기능이 적용되면서 판독 시간이 35.6% 줄었고, 이는 판독 품질 향상에도 영향을 미친 것으로 평가됐다.

신경외과 영역에서는 뇌종양 영상의 병변 윤곽을 AI가 자동 분할해 제작하는 방식이 활용되면서, 작업 시간이 기존 평균 11.2분에서 7.3분으로 줄어 30% 이상 단축됐다.

업무량 감소 효과 역시 여러 연구에서 확인됐다.

AI가 저위험군이나 정상 슬라이드를 먼저 자동 분류하는 구조가 도입되면서 영상의학과와 병리과의 판독 업무량이 절반 가까이 줄어든 사례가 보고됐다.

특히 폐 결절 감지 분야에서는 AI가 저위험 스캔을 자동 걸러 의사의 검토량을 77%에서 최대 86%까지 줄였고, EEG 분석에서도 AI 자동 분석이 의사의 검토 부담을 86% 낮췄다. 단순한 시간 단축을 넘어, 의사가 봐야 할 것만 보는 환경이 조성되고 있다는 의미다.

AI의 위험도 예측 기능은 합병증 가능성이나 재입원 위험을 더 정확히 파악할 수 있게 하고, 일부 분야에서는 진단 정확도 향상과 함께 입원 기간이나 사망률 감소 효과도 보고됐다.

문석균 의료정책연구원 부원장은 "의사 수급 논의를 단순한 인력 확충 차원에 머물게 해서는 안 된다"며 "AI로 인한 의사의 생산성 향상은 이미 수치로 확인되고 있으며, 동일한 인력으로도 더 많은 환자를 안전하게 진료할 수 있는 여지가 크다. 양적 증가뿐 아니라 AI가 만들어내는 질적 확대를 정책 논의의 핵심 요소로 반영해야 한다"고 말했다.

연구팀은 의료 AI가 단순한 보조 기술을 넘어 의사 업무의 효율성과 정확도를 동시에 끌어올리는 도구라는 점을 재차 강조했다. 의료정책이 지속 가능한 인력 구조를 설계하기 위해서는 AI 활용이 불러오는 생산성 변화와 업무 재편을 기초 자료로 삼아야 한다는 제언도 덧붙였다.