[메디게이트뉴스 이지원 기자] 정부가 만성질환 관리 전 과정에 인공지능(AI)을 적용하는 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업(AX-sprint)을 본격 추진한다. 건강관리부터 병원 진료, 원격협진까지 의료 전주기를 AI로 연결해 공공의료 체계 전환에 나설 계획이다.

보건복지부는 9일 오전 10시 서울 프레지던트 호텔(슈벨트홀)에서 '만성질환자 대상 보건의료 전주기 인공지능 전환(AX) 사업' 설명회를 개최했다.

이번 사업은 총 90억원 규모로 5개 분야, 6개 과제(과제당 14억1000만원)로 구성되며, 만성질환자의 일상 건강관리부터 병원 간 진료 연계, 원격 협진까지 의료 전주기를 대상으로 한다.

이번 사업은 기존 연구개발(R&D) 중심 사업과 달리, 이미 개발된 AI 기술을 실제 의료현장에 적용해 효과를 검증하는 실증 중심 사업이라는 점이 특징이다.

이날 한국보건산업진흥원 연미영 팀장은 "이 과제는 단기간 내 시장 진입이 가능한 AI 기술 제품·서비스를 상용화하는 사업"이라며 "실제 의료기관이 겪고 있는 문제를 해결할 수 있도록 임상·행정 데이터와 연계된 서비스 모델을 만드는 것이 중요하다"고 설명했다.
 
사업은 크게 ▲만성질환자 건강행동 변화 ▲일차 의료서비스 개선 ▲전자의무기록(EMR) 기반 진료 연계 ▲의료영상(PACS) 연계 ▲원격 협진 모델 등 5개 분야로 구성된다.

과제별 주요 내용을 살펴보면 만성질환자 건강행동 변화 분야에서는 지역사회 내 만성질환자 집단을 대상으로 AI 기반 제품·서비스를 활용해 일상 속 관리 모델을 구축하고, 건강행동 변화와 임상지표 개선 효과를 입증해야 한다. AI 솔루션 기업은 혈당·혈압 등 생체징후 분석, 생활습관 연계 분석, 맞춤형 가이드 제공, 실시간 코칭 기능 등을 통해 환자 관리에 개입한다.

일차 의료서비스 개선 분야에서는 진료 상담 자동 기록·요약, 환자 맞춤형 교육자료 추천 등 AI 기술을 통해 의료진 업무를 지원한다. 특히 3개 이상의 EMR 연계가 필수 조건으로 제시되고 있으며, 의료진의 업무 효율화와 만성질환 관리율 향상이 핵심이다.

EMR 기반 진료 연계는 권역·지역 책임의료기관 대상 AI 기술 기반 제품·서비스 활용 환자 전원 시 진료 정보를 자동으로 요약·생성해 전달하고, 진료 보조를 위한 음성 진료기록 요약 생성을 지원하는 모델이다. 이는 수도권을 포함한 권역·지역 책임의료기관을 행정 지원하는 것을 목표로 한다.

PACS 연계 과제는 의료영상 판독 지원과 영상정보 공유를 통해 의료기관 간 진료 협업을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 참여하는 기업은 의료영상 판독 지원과 진료교류 정보 요약·생성 등을 지원해야 한다. 이를 통해 권역·지역 책임의료기관의 워크 플로우 등을 개선하겠다는 복안이다.

원격 협진 과제는 의료 취약지 의료기관과 원격지 전문의 간 협진을 지원하는 모델로, 참여 기업은 의료 취약지 만성질환자를 대상으로 AI 기술 기반 제품·서비스를 활용해 의료 취약지-원격지 의사 간 협진, 임상적 관리·치료효과 및 진료 효율 개선을 입증해야 한다. 원격 협진 모델은 공동 산출물 외에도 '글로벌  수출형 패키지 모델'을 설계하고 수출계획을 수립할 수 있어야 한다.

이어 연 팀장은 과제별 우대사항을 소개했다. 만성질환자 건강행동 변화 분야는 지자체·보건소·공공의료기관과의 협약 체결 시 우대되며, 일차 의료서비스 개선 분야는 의료 취약지를 실증 지역으로 설정할 경우 가점을 받을 수 있다. EMR과 PACS 연계 과제에서는 AI 기능이 의료진이 사용하는 EMR 화면에 통합되도록 소프트웨어를 개선하는 계획을 제시하면 된다.

공통적으로는 국내 사업 환경에 맞는 AI 모델 또는 NPU(신경망 처리장치) 활용 계획을 제시하는 경우 가점이 부여된다.

성과 평가 역시 실증 중심으로 이뤄진다. 수행기관은 시장적·의료적·기술적 성과를 포함한 정량적 목표(KPI)를 제시해야 하며, 유료 전환율과 매출 등 '시장 성과', 질환 관리율 개선 등 '의료 성과', AI 모델 정확도 향상 등 '기술 성과'를 종합적으로 평가받게 된다.

연 팀장은 과제 경쟁률·평가 절차 등과 관련해 "설명회 사전 등록 상황 등을 볼 때 3배수 이상 과제가 신청할 것으로 예상된다"며 "일단 서류 검토를 통해 과제 수를 줄인 뒤 서면 및 발표평가로 진행할 예정"이라고 말했다.

이어 "처음에 서류를 잘 제출해야 서면평가로 갈 수 있다. 특히 자기부담금과 관련해 산출을 잘 해서 계획을 내야 한다"며 "참여 제한 사항 등을 잘 판단해 주관기관과 공동기관을 세팅하는 것이 중요하다"고 제언했다.
 
이어진 발표에서 한국보건의료정보원 유재은 단장은 공공의료 AX 추진 방향을 설명했다.

유 단장은 "현재 의료는 의료진의 직접 입력과 확인에 의존하는 노동집약적 구조로 비효율이 존재한다. AI 기반 AX를 통해 의료 서비스 제공 방식의 근본적인 전환이 필요하다"며 "기관마다 다른 데이터 구조를 표준화하고, AI 기반으로 자동 변환해 활용할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다"고 강조했다.

이어 그는 "기관 간 데이터 표준화와 연계를 통해 의료데이터 활용 기반을 구축해야 한다"며 "가칭 공공의료 AI 고속도로를 통해 데이터 연계와 AI 활용을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.