AX 망설이는 병원들
빅5병원 적자만 年 5700억
표준 시스템도 없어 난항
의료 인공지능(AI) 기술이 개발되더라도 병원들은 도입을 주저하고 있다. 진료 현장에서는 의료 AI 도입의 비용 문제와 통일되지 않은 전산시스템으로 인해 병원 내 의료 AX(AI 전환)가 속도를 내지 못한다고 지적한다. 오늘날 병원이 의료 AI 소프트웨어를 사용하려면 구입부터 구축, 유지보수까지 비용 대부분을 직접 부담해야 한다. 유승찬 연세대 의대 교수는 "병원 전산시스템이 점차 거대해지고 유지 비용이 비싸지면서 AI 구매와 유지에 필요한 비용도 함께 커지고 있다"며 "한국 같은 저수가 체계에서는 도입 비용이 최대 관건"이라고 했다.
대다수 국내 병원은 AX 비용을 감당할 수 없는 상황이다. 한국보건산업진흥원의 병원경영분석에 따르면, 2023년 기준 국내 병원의 평균 의료수익의료이익률은 -3.10%였다. 이른바 '빅5' 병원의 2024년 의료 부문 경영적자의 총합 역시 약 5685억원으로 대부분의 병원이 적자를 보거나 미미한 흑자를 거두는 상황에서 미래를 위한 AX에 투자하기는 쉽지 않은 상황이다.
의료 AI 기술은 아직 제대로 활용된 사례가 없기 때문에 투자자본수익률(ROI)을 따지기도 어렵다. 병원 경영진이 판단할 때 참고할 근거가 부족하다는 뜻이다. 한 대학병원 관계자는 "새로운 기술을 도입하려면 가장 먼저 보는 게 '비용을 크게 절감해주거나 환자를 크게 늘릴 수 있는지'다. 당장의 경영 실적을 따지다 보면 AI 등 미래를 보는 투자를 하기 어렵다"고 말했다.
의료 AI 소프트웨어를 들여와도 병원에 구축하는 것 역시 난관이다. 현재 병원 전산시스템이 표준화되어 있지 않아서, 매번 구축할 때마다 맞춤형으로 변환해야 하기 때문이다. AI 시스템을 일괄적으로 도입하지 못하는 만큼 각 소프트웨어를 하나씩 따로 도입해야 한다. 비용 증가는 물론 도입 시간도 오래 걸릴 수밖에 없는 셈이다. 박찬희 서울대병원 PI팀장은 "병원 내부에서 AI 등 첨단기술의 필요성과 효과를 정확히 파악하는 게 우선"이라며 "AI 관련 의사결정을 신속·정확하게 할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다"고 말했다. 수술용 AI 내비게이션을 개발한 휴톰의 형우진 대표는 "병원마다 시스템이 다 다르고, 심지어 한 의료원에 있는 브랜치 병원도 각각 다르다"며 "지금은 기술 개발이 중요한 게 아니라 규제를 통일하고 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 했다.
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