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도구를 넘어 병원의 사고 체계를 바꾸는 AI

오성진 기획조정실장은 이번 사업의 본질을 ‘기능 추가’가 아닌 ‘구조 전환’으로 정의했다. 기존의 의료 AI가 특정 기능, 즉 영상 판독이나 기록 요약에 집중된 ‘단일 목적 시스템’이었다면, 의료 특화 파운데이션 모델은 병원 전체 데이터를 통합적으로 이해하고 활용하는 ‘범용 지능’에 가깝다는 설명이다.

“이제 AI는 단순히 계산을 빠르게 해주는 도구가 아닙니다. 환자의 증상·병력·검사 결과를 종합적으로 이해하고 의료진의 판단을 보조하는 단계로 올라왔습니다. 의료진의 사고 흐름을 따라오는 ‘동료형 AI’라고 보는 것이 더 정확합니다.”

이는 곧 병원의 의사결정 방식 자체가 달라진다는 의미다. 정보 탐색 중심의 업무에서 해석과 판단 중심의 업무로 무게중심이 이동하는 것이다.

94% 일치율이 의미하는 것,
‘신뢰 가능한 보조자’의 등장

일산병원에서 진행된 1단계 실증 결과는 기술의 현재 수준을 보여준다. 응급실 환자 분류 및 진단 추론에서 AI는 전문의 판단과 약 94%의 일치율을 기록했고, 의료 기록 정리에서도 86% 수준의 유사도를 보였다. 이 수치는 단순한 정확도를 넘어, AI가 의료진의 임상적 사고 과정에 상당 부분 접근했다는 점에서 의미가 있다.

오 실장은 “이제 AI는 결과를 제시하는 수준을 지나 판단 과정 자체를 함께 구성하는 단계에 들어섰다”고 평가했다. 다만 그는 이 수치를 지나치게 낙관적으로 해석하는 것을 경계한다. “94%는 ‘가능성의 증거’이지 ‘완성의 지표’는 아닙니다. 의료에서는 단 1%의 오류도 치명적일 수 있기 때문에, 지속적인 검증과 통제가 필수적입니다.”

일산병원은 사용자 아닌 ‘기준 설계자’

이번 사업에서 일산병원의 역할은 단순한 테스트베드에 그치지 않는다. 개발과 동시에 실제 임상 환경에서 검증을 수행하며, 활용 기준과 안전 가이드라인을 함께 설계하고 있다.

“많은 기관이 AI를 ‘도입’하는 데 집중합니다. 하지만 우리는 ‘어떻게 써야 하는가’를 정의하는 단계에 있습니다. 사용 기준, 책임 범위, 검증 프로세스까지 포함해 하나의 표준을 만드는 작업입니다.”

이는 과거 일산병원이 ‘건강보험 모델병원’으로서 수행해온 역할의 연장선에 있다. 다만 이번에는 대상이 ‘의료 시스템’이 아니라 ‘AI 기반 의료 운영 체계’라는 점에서 차원이 다르다. 결과적으로 일산병원은 ‘AI를 사용하는 병원’이 아니라 ‘AI 활용의 기준을 만드는 병원’으로 자리매김하고 있다.

의료진·행정·환자: 전 영역의 업무 재구성

디지털 AI 전환은 특정 직군에 국한되지 않고 병원 내 모든 이해관계자의 업무 방식을 재구성한다. 의료진의 경우, 분산된 시스템(OCS, EMR, PACS 등)에 흩어진 정보를 직접 탐색하는 대신 AI가 통합 요약한 정보를 기반으로 의사결정을 내리게 된다. 반복적인 기록 업무는 자동화되고, 환자와의 상호작용과 고차원적 판단에 더 많은 시간이 배분된다.

행정 영역에서는 데이터 수집, 통계 분석, 보고서 작성 등 반복적·정형적 업무의 효율성이 크게 향상된다. AI가 초안을 생성하면, 담당자는 이를 검증하고 의사결정을 내리는 구조로 전환된다. 환자 경험도 달라진다. 진료과 선택, 의료 정보 이해, 진료 과정 전반에서 개인 맞춤형 안내가 이루어지며, 병원 접근성이 실질적으로 낮아진다. 오 실장은 “결국 핵심은 시간의 재배분”이라고 강조했다. “AI가 시간을 벌어주고, 사람은 더 중요한 판단과 소통에 집중하게 됩니다.”