주요 과제는 워크플로우 우선순위 지정, 데이터 통합, AI기반 혁신으로 나타나
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| ▲ 필립스가 발표한 미래건강지수2024 보고서 (사진=필립스 제공) |
[mdtoday=최유진 기자] 필립스가 '더 많은 사람들을 위한 더 나은 케어 제공'을 주제로 한 '미래건강지수 2024 보고서'를 발표했다고 12일 밝혔다.
올해 조사는 호주, 인도네시아, 싱가포르 등 아시아태평양 국가를 포함한 전 세계 14개국의 헬스케어 리더 약 3000명을 대상으로 했다.
제9회 필립스 '미래 건강 지수' 연례 보고서에 따르면 세계 각국의 헬스케어 리더들은 인력 부족과 재정적 부담 등 의료 환경의 과제를 해결하기 위해 워크플로우 우선순위 지정, 데이터 통합, AI 기반 혁신으로 조직의 운영 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다.
아태지역 헬스케어 리더의 71%는 인력 부족으로 인해 환자 치료가 지연될 것을 우려하고 있다. 그들 중 92%는 재정적 부담이 의료기관이 적시에 고품질 치료를 제공하는 능력에 영향을 미친다고 강조했으며, 이 중 59%는 현재의 재정 전략으로 조직의 운영효율성을 개선하고 있다고 말했다.
이와 같은 추세는 싱가포르(64%), 인도네시아(57%), 호주(56%) 등 다른 국가들에서도 일관되게 나타나고 있다.
전 세계적으로 늘어나고 있는 환자 수에 대응하는 동시에 치료 품질을 유지하기 위해서는 생산성 향상과 인력 부족 문제를 해결해야 한다. 의료계는 이에 대한 방안으로 가능한 업무를 자동화하는 것에 초점을 맞추고 있다.
이 과정에서 ‘워크플로우 우선순위 선정’이 가장 큰 기회 요소로 평가되고 있으며 아태지역 헬스케어 리더의 약 45%는 이미 워크플로우의 최적화를 구현했다고 조사됐다.
또한 아태지역 헬스케어 리더들은 방대한 데이터를 의미 있는 방식으로 통합하는 방식이 환자 치료를 개선할 수 있는 광범위한 기회로 보고 있다.
이들은 데이터 기반 인사이트를 통해 치료 계획 및 케어 경로 최적화(36%), 근거 기반의 최선의 사례 도출(36%), 환자 수요 예측 및 관리(36%), 환자 안전 사고 예측 및 예방(33%), 병원 재입원율 감소(33%), 진단 및 선택적 치료 절차 대기 목록 단축(31%) 등 다양한 이점을 기대하고 있다.
그럼에도 아태지역 헬스케어 리더의 93%는 최소 1건 이상의 고품질 치료를 제공하는 과정에서 영향을 미치는 데이터 통합 문제를 경험했다고 보고했다.
구체적으로는 오류 발생 위험 증가, 환자 안전 및 치료 품질 저하(36%), 의료 제공자 및 부서 간의 협력 부족(33%), 비효율성으로 인한 운영 비용 증가(32%), 데이터 접근 및 통합으로 인한 지연으로 환자 돌봄 시간 감소(31%), 예방적 치료나 조기 개입 기회 상실(31%) 등이 포함된다.
아태지역 헬스케어 리더의 67%는 이를 해결하기 위해서는 양질의 데이터가 중요하다고 강조했다.
이들은 데이터 정확성 향상(36%), 데이터 보안/프라이버시 강화(34%), 환자가 자신의 건강 데이터에 완전히 접근할 수 있도록 권한 부여(34%), 플랫폼 간 및 의료 환경 간 상호운용성 개선(31%)을 데이터 처리 시 개선해야 할 주요 영역으로 지목했다.
보고서에 따르면 임상의사결정 지원에서 AI의 활용도가 높아지고 있으며, 생성형 AI에 대한 관심도가 상승하고 있다. 아시아태평양 지역에서 임상의사결정 지원하기 위한 AI의 성공적인 도입이 확인되고 있으며, 헬스케어 리더들이 AI를 점점 더 많이 채택하고 있다.
이들은 향후 3년 동안 예방 치료(91%), 의료 관리(90%), 병원 내 환자 모니터링(89%), 치료 계획(89%), 원격 환자 모니터링(87%), 임상 커멘드센터(83%), 영상의학(79%), 병리학(79%) 등 다양한 치료 분야에서 임상의사결정 지원을 위해 AI를 도입하려는 계획이 있다.
아시아태평양 지역에서 AI의 다음 단계인 생성형 AI의 도입이 급격히 확산되고 있으며 텍스트, 이미지, 데이터와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 알고리즘의 장점을 인식하고 있다.
아태지역 헬스케어 리더의 36%는 생성형 AI 기술에 투자하고 있으며, 이들 중 62%는 향후 3년 이내 해당 기술에 투자할 계획을 가지고 있다. 이는 인도네시아(74%), 싱가포르(64%), 호주(49%)의 관심도와 비슷한 수준이다.
전반적으로 아태지역에서의 생성형 AI에 대한 관심은 전 세계 헬스케어 리더들이 현재 투자 중인 비율(29%)과 향후 3년 내 투자 계획(56%)보다 높다.
반면 AI가 헬스케어 분야에서 활용될 수 있는 가능성에 대한 기대감은 높지만, 아태지역 헬스케어 리더의 95%는 AI 응용 프로그램에서 데이터 세트의 특정 요소가 누락되거나, 과소 또는 과대하게 해석되는 데이터 편향성이 의료 불평등을 심화시킬 수 있다고 우려하고 있다.
이와 더불어 예상치 않은 결과의 도출을 피하기 위해 AI 기술은 책임감 있게 구현돼야 한다는 공통된 인식이 있다.
데이터 편향성 위험을 완화하기 위한 전략으로 헬스케어 전문가를 위한 AI의 투명성 및 해석 가능성 향상(45%), 데이터 및 AI에서의 직원 다양성 보장(43%), AI에 대한 지속적인 교육 및 훈련(40%), 데이터 및 AI의 윤리적 사용을 위한 정책 시행(39%)이 제시됐다. 이러한 목표는 부서 간 협력과 연대 구축을 통해 달성할 수 있다.
메디컬투데이 최유진 (gjf256@mdtoday.co.kr)
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