네이버 "AI 활용으로 의료환경 바뀌는 대변혁기 찾아온다"

나군호 헬스케어연구소 소장, 대한의료질향상학회서 기조강연
'스마트 서베이' 서비스, AI 사전문진 통해 의료 업무 효율화
증상·정보 미리 공유돼 진료 효율 증대…AI 진단도 함께 제시
AI EMR 기록 체계도 긍정적…미국에선 AI 차트기록보조 개발

이정수 기자 (leejs@medipana.com)2023-06-15 12:36

[메디파나뉴스 = 이정수 기자] AI를 활용해 의료환경이 개선되는 대변혁기가 찾아올 것이라는 진단이 나온다.

나군호 네이버 헬스케어연구소 소장<사진>은 15일 서울 코엑스에서 열린 대한의료질향상학회 봄학술대회에 "Digital Healthcare 2023 : Age of Generative AI" 기조강연자로 나와 AI가 접목되는 다양한 의료환경을 소개했다.

그 중에서도 주목되는 것은 AI를 활용한 의료환경 개선이다.
네이버가 개발 중인 '스마트 서베이(Smart Survey)'는 의사 업무 효율성을 늘려줌으로써 의료환경을 바꿀 수 있는 대표적 사례다.

환자는 이 프로그램을 통해 병원 방문에 앞서 AI로부터 사전 문진을 받는다. 어디가 불편한지, 어떻게 아픈지, 처음 방문하는 환자라면 가족력이 있는지 등을 확인하고, 아픈 곳이 눈에 보인다면 사진도 첨부한다.

이후 AI는 해당 정보를 바탕으로 예상 가능한 질환들을 파악하고, 환자 문진 결과를 의료진에게 전달한다.

이같은 체계는 의료기관 현실을 고려할 때 많은 이점을 갖는다. 현실적으로 의료기관에서는 진료·진찰이 짧게 진행될 수밖에 없고, 때문에 환자는 증상과 상태를 자세하게 전달하는 데 어려움을 겪는다. 의료진도 한정된 시간에서 문진을 하다보면 환자 증상을 제대로 파악하기 쉽지 않다. AI는 이같은 현실적 문제를 극복할 수 있는 열쇠다.

나군호 소장은 "이 시스템을 활용해본 의사 입장에서는 진료가 풍성해졌다는 표현이 맞는 것 같다. '어떻게 오셨습니까, 어떻게 도와드릴까요'로 시작하는 것이 아니라, 증상에 대해 더 구체적으로 질문할 수가 있게 됐다"면서 "환자 입장에서도 할 말이 많았는데 정작 병원에 가게 되면 다 못하는 경우가 많다. 중요한 정보를 놓치는 경우도 있는데, 다시 들어가서 말하기가 어렵다. AI로 사전에 얘기를 하게 되면 더 풍성하게 진단을 할 수가 있다"고 설명했다.

네이버는 올해 3분기 네이버 홈페이지 등에 '스마트 서베이' 프로그램을 반영한다는 계획이다.
예약, 접수, 진료, 검사, 처방 등 의료기관 내 업무 환경에 대해서도 AI 접목이 시도되고 있다. 의사가 환자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있도록 하는 것이 목표다.

AI 모니터링, AI 문진 챗봇, Voice EMR, 원격 상담, AI 판독, 전자처방전, AI 기반 약제 정보제공 등이 이에 해당된다. 이는 내원한 환자를 파악하고, 차트에 기록하는 반복적인 업무에 대한 부담을 줄여줄 수 있다.

나군호 소장은 "AI 음성인식 등을 통해 처방멘트와 EMR 기록이 가능해지면, 요약된 정보로 의료진 간에 비대면 인수인계가 가능하다"고 설명했다.

네이버 'AI 클로바 케어콜' 서비스도 실증 사례로 꼽힌다. 이 서비스는 독거노인 건강을 관리하는 데 효과적인 것으로 평가받고 있다. 사용자 만족도도 상당히 높다.
해외 사례도 다양하게 소개됐다. 나군호 소장은 이 중에서도 마이크로소프트에서 개발 중인 의료진 업무보조 프로그램 '누앙스(Nuance)'에 대해 주목했다.

누앙스는 환자와 의사 간 대화를 인식해서 EMR에 실시간으로 입력하는 음성인식 소프트웨어다. 이 프로그램은 정확한 AI 음성인식으로 진료내용 중 의료기록에 포함되는 내용을 자동으로 추출하고, 해당 의료데이터를 기록한다.

이를 통해 의사는 오롯이 환자와 눈을 마주하고 집중할 수 있게 된다. 차트를 작성해야 하는 부담도 줄일 수 있다. 또 CT나 MRI 판독 시 녹음 내용을 반복 청취 후 해석하는 절차도 생략할 수 있다.

나군호 소장은 이와 관련 "지난해 올랜도에서 열린 의료정보학회에서 공개된 영상을 보고 충격 그 자체였다. 환자가 신체 부위를 가리키면서 '여기가 아파요'라고 할 때 AI가 비쥬얼 정보를 분석해서 입력하고 가상 진단명을 추출하는 등 여러 개발성과가 확인됐다"고 평가했다.

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