AI가 병원 업무 바꾼다…KT·LG·네이버, 의료 AI 사업 확대

[미디어펜=배소현 기자] 통신과 플랫폼, IT서비스 등 서로 다른 분야의 기업들이 병원을 인공지능(AI) 사업의 주요 시장으로 삼고 있다. 그동안 예약과 상담 등 일부 업무에 활용되던 AI는 최근 진료와 행정, 데이터 관리 등 병원 업무 전반으로 적용 범위를 넓히고 있다. 기업들도 각자 보유한 통신망과 클라우드, 데이터, 플랫폼 등을 앞세워 의료 현장에 맞는 AI 사업모델을 구체화하고 있다.

2일 업계에 따르면 KT와 LG CNS, LG유플러스, 네이버 등 국내 주요 정보기술(IT) 기업들은 의료기관을 대상으로 AI 사업을 확대하고 있다. 통신망과 클라우드, 데이터, 플랫폼 등 각사가 가진 기술은 다르지만 이를 병원 업무와 결합해 생산성을 높이고 새로운 서비스를 만드는 데 공통적으로 공을 들이는 분위기다.

병원에서는 환자 한 명이 진료를 받는 과정에서도 예약·접수·문진부터 진료와 검사, 처방, 수납, 보험 청구, 사후관리까지 여러 업무와 데이터가 연속적으로 발생한다. 의료진의 진료기록 작성과 근무 일정, 병상·수술실 관리 등 내부 업무도 많다. 일정한 절차에 따라 반복되는 업무가 많아 AI가 문서 작성과 정보 검색을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트로 발전할수록 활용할 수 있는 범위도 넓어진다.

실제 의료 AI는 상담 중심에서 병원 업무 전반으로 세분화되고 있다. LG유플러스는 병원 AI컨택센터(AICC)를 통해 예약 변경과 제증명 발급 등 반복 상담을 자동화하고 있다. KT가 최근 공개한 의료 AX 표준모델은 환자 상담부터 진료기록 작성, 간호·수술실 일정과 오더·청구 등을 AI로 지원한다. 의료 데이터를 모아 활용하는 플랫폼도 구축하고, 향후 하이브리드 클라우드와 GPU 컴퓨팅 인프라를 결합해 진단·판독 영역까지 사업을 넓힐 계획이다.

의료 AI의 적용 범위가 넓어질수록 이를 뒷받침할 IT 인프라도 함께 요구된다. 상담 과정에서 확보한 정보가 예약과 접수로 넘어가고 진료기록은 검사와 처방, 청구에 활용되는 만큼 각각의 업무와 시스템을 함께 연결해야 한다. 의료 데이터를 저장·처리할 클라우드와 데이터 플랫폼, 전자의무기록(EMR)·처방전달시스템(OCS)과의 연동, 민감한 의료정보를 보호할 보안 체계도 필요하다. 이 때문에 의료 AI에서는 모델 자체의 성능뿐 아니라 클라우드와 데이터, 시스템 구축 역량도 중요해진다.

LG CNS는 이 같은 역량을 바탕으로 차바이오그룹과 의료 분야 사업을 확대하고 있다. 차바이오그룹의 클라우드 인프라 전환과 그룹 내 데이터를 통합하는 스마트 빅데이터 플랫폼 구축을 추진한다. 중장기적으로는 병원과 주거공간, 웨어러블에서 생성되는 건강·생활 데이터를 AI로 분석해 의료진 연결과 진료 안내, 응급 대응까지 연계하는 '커넥티드 헬스케어'를 공동 사업화할 계획이다.

이 가운데 의료 AI에 활용되는 데이터의 범위도 넓어지고 있다. 진료기록과 의료영상, 검사 결과에 더해 웨어러블과 스마트폰에서 측정한 수면·운동·심박 등 일상적인 건강정보까지 데이터로 활용할 수 있다. 병원에서 이뤄지는 진료를 중심으로 축적되던 건강 데이터가 일상으로 넓어진 셈이다.

기업들도 이 같은 데이터를 활용한 의료·건강관리 사업을 구체화하고 있다. 네이버는 클라우드 EMR 업체 세나클을 인수하고 의료기관의 진료기록과 개인의 건강 데이터를 연계하는 헬스케어 사업을 확대하고 있다. 삼성전자도 갤럭시 워치와 링 등에서 측정한 건강 데이터를 AI로 분석해 개인 맞춤형 건강관리에 활용하고 있다.

다만 의료 데이터는 양이 많다고 곧바로 AI에 활용할 수 있는 것은 아니다. 개인의 민감한 의료정보를 포함하는 만큼 수집과 저장, 활용 과정에서 높은 수준의 보안이 필요하다. 진료와 관련된 업무에서는 AI가 제시하는 결과의 정확성과 신뢰성도 중요하다.

기업 입장에서는 이처럼 까다로운 의료 현장에서 각자 보유한 기술을 사업으로 연결할 여지도 크다. AI뿐 아니라 클라우드와 데이터 처리, 기존 시스템과의 연동, 보안 등 여러 기술이 함께 필요한 만큼 서로 다른 사업 기반을 가진 기업들이 의료 시장에서 각자의 사업모델을 만들고 있다.

업계에서는 의료 AI 사업에서도 기본적으로 기술을 실제 병원 업무에 얼마나 안정적으로 적용하느냐가 중요하다는 분석이 나온다. 의료진과 환자가 사용하는 기존 시스템에 AI를 연결하고 진료와 행정 과정에서 필요한 기능을 안정적으로 제공해야 실제 서비스로 이어질 수 있다는 점에서다.

업계 한 관계자는 "의료는 AI의 판단과 정보가 사람의 건강과 생명에 영향을 줄 수 있어 작은 오류도 감수하기 어려운 분야"라며 "AI를 통해 얻는 효율보다 잘못된 판단이 가져올 위험을 훨씬 엄격하게 따져야 한다"고 말했다.

이어 "병원마다 데이터 구조와 사용하는 시스템이 다른 만큼 이를 정확하게 연결하는 것도 중요하다"며 "실제 진료 과정에서 의료진이 신뢰하고 지속적으로 사용할 수 있는 수준까지 구현하는 역량이 의료 AI 사업의 경쟁력을 가를 것"이라고 덧붙였다.