의료 분야에 향후 5년 동안 인공지능(AI) 기술을 광범위하게 채택하면 의료 지출의 5~10% 또는 연간 2000억~3600억 달러를 절약할 수 있다는 분석이 나왔다.

영국 런던의 민간 경제연구소인 경제정책연구센터(CEPR)는 최근 칼럼  ‘What happens when AI comes to healthcare’를 통해 이같이 밝혔다.

니킬사니, 조지 스타인, 로드니 제멜, 데이비드 커틀러 등 저자들은 칼럼에서 AI가 다른 산업에 순조롭게 진입할 동안, 의료 분야에선 채택이 뒤쳐졌다고 지적했다.

저자들은 그 이유로 의료 데이터의 분산과 개인 정보 보호 문제를 들었다. 하지만 이 같은 문제를 극복한다면 AI는 노동 생산성을 개선하고 의료비를 절감해 의료의 질을 향상할 수 있다고 전했다.

먼저 병원은 치료 연속성, 네트워크 및 시장 통찰력, 임상 운영 및  분석, 품질 및 안전, 가치 기반 치료, 지불, 기업 기능, 소비자 참여 등 9개 영역에서 AI 지원 사례를 찾아볼 수 있다.

저자들은 이보다 더 AI를 광범위하게 채택하면 연간 600억~1200억 달러를 절감할 수 있을 것으로 추산한다.

의사들은 예약 관리 등에 AI를 활용해 연간 200억~600억 달러를 절감할 수 있으며, 보험사도 청구 관리에 AI를 활용하면 관리 작업은 줄고 청구 오류 파악과 수정도 가능해 연간 800억~1100억 달러를 아낄 수 있다는 것.

향후 5년 동안 광범위한 AI 채택으로 의료 지출의 5~10%, 연간 2000억~3600억 달러의 의료비를 절약할 수 있다는 게 저자들 주장이다.

저자들은 최근 관심의 대상인 ChatGPT를 예로 설명하기도 했다. 예를 들어 ChatGPT가 전자 의료 기록을 사용해 환자 방문을 문서화하고, 일련의 증상에 가능한 원인을 찾으며, 회의 후 임상 노트 초안을 작성할 뿐 아니라, 위탁 치료를 권장할 수도 있다.

이처럼 AI를 적극 활용하면 의료비를 절감할 수 있지만 아직까지 의료분야에선 AI가 널리 활용되지 못하고 있다.  저자들은 그 이유로 △혁신에 인센티브를 제공하지 못하는 현 의료 지불 시스템의 문제 △데이터 관리 등 관리 장벽의 문제 △기관 간 데이터 이질성 등의 문제를 제기했다.

저자들은 “금융 서비스 회사들은 사기 적발, 신용 평가 및 고객 확보 등에 정교한 AI 알고리즘을 활용하는데, 의료는 아직 이 수준에 미치지 못한다”며 “AI를 활용하지 못하는 여러 이유를 언급했지만 충분히 극복 가능할 것으로 판단한다”고 강조했다.

저자들은 “5년 전만 해도 AI가 암을 진단하거나 코로나19 또는 증상에 대한 환자의 질문에 답하는 챗봇을 구동하는 데 도움이 될 것이라고 누가 짐작이나 했느냐?”며 “ChatGPT와 같은 생성 AI 애플리케이션의 사용을 넘어 의료 분야의 AI 채택은 활발해질 것”이라고 내다봤다.

이어 “ 의료 조직이 AI에 대한 더 많은 경험을 쌓으면서 노동 생산성 향상 및 의료 지출 곡선 평탄화 등 이 기술의 모든 이점을 실현하기 시작할 것으로 기대한다”고 전한 뒤 “더 중요한 것은 의료 분야에 AI를 적용하면 진료 품질을 개선하고 의사와 환자 모두 더 큰 만족을 얻을 수 있다는 것”이라고 덧붙였다.