[의학신문·일간보사=정광성 기자] 피지컬 AI를 더 이상 단순 로봇 기술이나 자동화 장비 차원에서만 다뤄서는 한계가 있다는 분석이 나왔다.
수술·재활·간호·병원물류 등 의료 전달체계 전반에서 실제로 작동하는 ‘행위 주체형 AI 시스템’으로 보고 안전성과 책임, 보험수가, 임상근거, 데이터 연계까지 함께 설계하는 정책체계로 전환해야 한다는 제언이다.
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한국보건산업진흥원은 최근 발간한 ‘바이오헬스산업브리프 Vol.479 피지컬 AI 의료 현장 적용과 한계, 시사점’을 통해 의료 현장에서 확산 중인 피지컬 AI의 적용 성과와 한계를 분석하고 향후 의료정책이 기술 도입 자체보다 실제 활용 조건과 제도적 기반 중심으로 재설계될 필요가 있다고 평가했다.
보고서에서 진흥원은 피지컬 AI를 외부 환경을 감지하고 물리적으로 상호작용하며 자율 또는 반자율 방식으로 의료 업무를 수행하는 시스템으로 정의하고 의료 AI가 소프트웨어 중심 의사결정 보조를 넘어 실제 임상 행위와 작업 환경으로 확장되고 있다고 설명했다.
특히 의료 피지컬 AI는 글로벌 시장이 2024년 약 145억~205억 달러 수준에서 2030년 360억~520억 달러 규모까지 성장하는 것은 물론 수술 분야가 현재 시장의 대부분을 차지하지만 재활·병원 운영 부문의 성장세도 가파른 것으로 분석됐다.
또한 진흥원은 수술 로봇 분야에서 피지컬 AI의 임상적 성과가 비교적 축적되고 있다고 봤다. 안전성과 합병증 회피, 의료기관 운영 효율 개선 등에서 일정 수준 효과가 확인되고 있고, 국내외 주요 병원에서도 수술 로봇 도입이 확대되는 추세라는 것.
다만 이는 상대적으로 표준화된 수술 환경과 높은 비용 감내 능력이 뒷받침된 결과로, 다른 영역으로의 확산은 별도 과제라고 짚기도 했다.
반면 재활 로봇과 간호·물류 지원 로봇은 임상 효용성과 현장 수요가 높음에도 제도적 기반과 실제 사용 환경 측면에서 제약이 큰 것으로 나타났다.
진흥원은 “환자 이동 보조, 낙상 예방, 반복 작업 경감, 병동 물품 이송 등에서 활용 가능성은 분명하지만 의료현장에서는 공간 구조와 업무 흐름, 인력 교육, 유지보수 체계 등 복합 변수가 작동한다”고 설명했다.
즉 기술 가능성만으로는 현장 안착을 담보하기 어렵고, 병원 운영 시스템과 인력 구조를 함께 고려한 도입 전략이 필요하다는 의미다.
이에 대해 진흥원은 피지컬 AI 정책이 ‘도입 장려’ 수준을 넘어 책임과 보상 체계를 갖춘 현장 적용 중심으로 전환돼야 한다고 봤다.
현재 국내에서는 의료 현장에서 사용되는 피지컬 AI에 대해 법적 책임 주체, 사고 발생 시 책임 분담, 규제 적용 방식이 여전히 불명확한 부분이 많은 상황.
수가체계 정비도 핵심 과제로 제시됐다. 피지컬 AI가 의료진의 부담을 줄이고 환자 안전성을 높이는 효과가 있더라도 병원이 이를 지속적으로 도입하려면 비용 보전 구조가 필요하다는 분석.
이와 더불어 진흥원은 수술과 재활, 간호·물류 영역별로 기술 활용에 따른 의료 질 개선 효과와 인력 부담 경감 효과를 계량화하고, 이를 수가나 보상체계와 연계할 필요가 있다고 봤다.
또 진흥원은 피지컬 AI 확산을 위해 임상근거 축적과 실증 인프라 구축이 병행돼야 한다는 점을 짚었다. 의료기기 성능 검증을 넘어 실제 병원 환경에서 환자군, 업무 흐름, 공간 구조, 인력 숙련도에 따라 어떤 차이가 나타나는지를 확인할 수 있는 실증 체계가 필요하다는 것이다.
아울러 진흥원은 데이터 표준과 병원정보시스템 연계, 유지보수와 교육훈련 체계까지 함께 마련돼야 기술 도입이 일회성 시범사업에 그치지 않고 상시 운영 모델로 이어질 수 있다고 제시하기도 했다.
진흥원은 “의료 피지컬 AI는 환자와 직접 상호작용하거나 물리적 환경에서 작동하는 만큼 기존 디지털헬스 규제와는 다른 접근이 필요하다”며 “법적 책임과 보험 보상, 실제 의료현장 적용을 고려한 정책 설계가 병행돼야 한다”고 밝혔다.
이어 진흥원은 “향후 국내 의료 피지컬 AI 정책은 기술 개발 지원을 넘어 임상 실증과 수가체계, 안전기준, 병원 내 활용 가이드라인을 함께 마련하는 방향으로 진화해야 현장 확산과 산업 경쟁력 확보가 가능할 것”이라고 강조했다.
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