4차 산업이 도래하면서 병원 내에서도 인공지능(AI)을 접목하는 시스템들이 본격화되고 있다. 의료계에서 AI 기술은 의료기술 개발과 이를 활용한 질병 분석과 진단, 의료서비스까지 그 범위를 확대하고 있어 중요한 기술로 자리매김하고 있다.

의료계에서 AI 연구에 몰두하게 된 것은 의료진들이 환자에 대한 집중을 돕고 병원 직원들의 업무 부담을 줄일 수 있기 때문이다.

먼저 AI를 활용한 진단 기술에 집중하는 병원으로는 서울아산병원을 예로 들 수 있다. 서울아산병원 융합의학과는 여러 과와 협업해 AI를 활용한 진단기술 개발에 뛰어들었다.

■서울아산병원, 진단부터 병원 시스템까지 AI 적용

먼저 AI를 활용한 진단 기술에 집중하는 병원으로는 서울아산병원을 예로 들 수 있다. 서울아산병원 융합의학과는 여러 과와 협업해 AI를 활용한 진단기술개발에 뛰어 들었다. 서울아산병원 융합의학과 김남국·병리과 고현정 교수팀은병리 조직 슬라이드를 판독해 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 연구를 진단해내는 기술을 개발했다.

이 기술은 병리과 전문의가 직접 판독한 정답과 비교해 약 90%의 정확도를 보였으며 판독시간은 13분으로 전문가의 추가 판독을 더해 정확한 진단을 할 수 있다.

또 소화기내과와 융합의학과는 용종을 절제하지 않고 대장내시경 영상으로 용종을 바로 병리 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 새로운 대장용종 545개가 촬영된 영상으로 두 차례의 판독 테스트를 진행해 인공지능의 유효성을 검증했으며 진단 정확도는 81.8%로 내시경 전문의 진단 84.8%와 거의 비슷했다.

이와 더불어 3D 프린팅 기술과 미세내시경을 결합한 헬멧형 경위고정 미세내시경도 개발돼 많은 이들의 관심을 끌었다.

서울아산병원 융합의학과 김준기·김남국 교수팀은 직경 1mm의 미세내시경과 개체별 맞춤으로 출력하는 3D프린팅 기술을 결합하여 소동물의 헬멧형 정위고정 내시경 기기를 개발하고, 자유롭게 움직이는 실험 쥐의 홍채 혈관 미세구조를 실시간으로 관찰하는데 성공했다.

이어 병상 배정 업무에 AI 기술을 도입해 고객 응대 환경 개선도 가시적인 성과를 거두고 있다. 한국IBM과 함께 AI를 기반으로 ‘병상 배정업무 자동화 프로그램’을 업무에 적용했다.

하루 60여개 진료과에 입·퇴원하는 환자 수만 7백 명이 넘는 상황에서 병상 배정 기술은 진료과, 질환명, 나이, 성별, 격리 여부 등을 구분에 진료과별로 최소 7분에서 20분 내에 병상을 배정한다. 또 입원 예약, 변경, 취소 등 단순 반복 하는 업무 시스템도 구축했는데 효과 검증 결과 단 한건의 오류도 발생하지 않았으며 건당 3분밖에 걸리지 않았다.

김종혁 서울아산병원 기획조정실장(산부인과 교수)은“병원내 AI 기술은 환자뿐만 아니라 의료진에게도 치료효과와 만족도를 높일 수 있어 점차 스마트 병원으로 나아갈 것”이라고 밝혔다.

■비대면으로 환자 분석

한양대학교병원의 경우‘신진 의사과학자’를 선정해 AI를 활용한 의료기술 개발에 힘 쏟고 있다. 한양대병원 응급의학과 고벽성 교수는 사물인터넷(IoT) 기능을 탑재해 인퓨전 펌프와 중앙 컴퓨터 사이에 양방향 데이터 송수신으로 혈관수축제, 수액 등 투여 속도를 조절 할 수 있는 장치를 개발했다.

급박하게 돌아가는 의료현장에서 쇼크의 원인을 감별해주고 수액, 혈관 수축제를 조절해주는 장치로 의료기관의 감염병 예방과 정확한 상태를 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

비뇨의학과 윤영은 교수는 스마트워치로 배뇨장애를 가진 환자의 배뇨와 습관장애 등을 구분·분석해 치료할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 며칠간 수기로 배뇨 습관을 작성해야 하는 불편함을 없애고 수면과 약 복용, 수분 섭취 등을 수집한 결과로 질병의 원인을 정확하게 파악할 수 있다.

■ AI활용 피부암 구분

한림대학교강남성심병원 김성환 교수는 AI를 활용해 피부암을 찾는 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 AI에 피부 종양 사진, 피부질환 및 정상 피부사진 110만 장을 학습시켜 피부암으로 추정되는 병변의 위치를 검출하고 피부암을 정확하게 구분할 수 있도록 했다. 전문의와 AI 피부 사진 분석 결과 전문의 민감도는 95%였으며 AI 민감도는 92.5%로 정확도는 비슷한 것으로 나타났다.

김성환 교수는“다만 AI는 의사보다 빠르고 쉬지 않고 많은 일을 할 수 있기 때문에 대량의 환자를 빠르게 분석할 수 있다는 장점이 있어 구별하기 까다로운 피부암 조기 발견에 큰 도움이될 것”이라고 말했다.

코로나19 확산으로 병원은 감염 방지를 위해 스마트 전자 출입명부를 도입하고 대면하지 않고 병원비를 납입할 수 있는 시스템을 도입했다.