"국립대병원 AI 전환, 환자 맞춤 건강관리 미흡…병원 간 격차 커"

보건·의료분야에서 인공지능 전환(AX) 속도가 빨라지고 있지만, 우리나라 국립대병원들은 개인 건강 데이터 접근 등 일부 분야에서 여전히 AI전환이 미흡하고 병원 간 격차도 상당하다는 분석이 나왔습니다.

한국보건산업진흥원 바이오헬스산업브리프에 실린 '국립대학교병원 디지털헬스 성숙도 진단 기반 공공의료 AX 강점·약점 및 격차 분석' 보고서는 2025년 서울 외 지역 국립대병원(공공병원 1개 포함) 10곳의 기관별 자료를 바탕으로 분석해 이런 결과를 내놨습니다.

평가영역은 ▲ 거버넌스 및 인력 ▲ 상호운용성 ▲ 환자 중심 건강관리 ▲ 예측 분석 등 크게 4개 영역, 124개 세부항목으로 구성됐는데, 이 가운데 거버넌스 및 인력 부문의 AX 달성률이 88.2%로 평가돼 가장 우수한 것으로 분석됐습니다.

이에 비해 환자 중심 건강관리는 69.5%로 달성률이 제일 낮았고, 표준편차도 28.4%포인트로 병원 간 격차가 다른 영역보다 큰 것으로 나타났습니다.

세부적으로 보면 데이터 기반 전략 기획 등을 주요 내용으로 하는 '정책 및 의사결정'과, 전자 처방이나 투약 이력 관리·제공 등을 포괄하는 '상호운영성 구조' 등은 AX 달성률과 표준편차 면에서 10개 병원의 공통적인 강점으로 평가됐습니다.

하지만 개인 건강 데이터 접근, 진료팀 연계 건강 자기관리 지원 등이 포함된 '개인맞춤' 부문의 경우 10개 병원이 20.0% 수준의 AX 달성률을 보여 개별 기관의 문제가 아닌 구조적 취약점이 있는 것으로 분석됐습니다.

연구진은 이들 국립대병원이 거버넌스·인력 역량 등 AX의 제도적·기술적 토대를 상당 부분 갖추고 있다는 점이 확인됐다면서도 "AI가 실제로 작동하려면 반드시 필요한 데이터의 의미적 표준화, 개인 수준의 데이터 연계, 예측 분석 역량에서는 구조적 취약점이 드러났다"고 평가했습니다.

이어 "이들 영역의 낮은 달성률은 '데이터는 있으나 AI가 읽을 수 없는' 공공의료의 현실을 보여준다"며 "국립대병원에서도 지역별·규모별 차이가 확인된 만큼, 성숙도 상위 기관과 하위 기관을 잇는 멘토링 구조를 검토하고 기관 간 편차가 큰 항목에 대해서는 역량 수준에 따른 차별화된 지원 정책을 마련해야 한다"고 덧붙였습니다.

(사진=연합뉴스)