<span class='label radius small' style='background-color:#f96900'>특집</span> 의사의 생산성 향상: AI 중요성

4. 의사의 생산성 향상: AI 중요성

의사인력 수급추계위원회는 AI의 기술 효과가 특정 진단검사 등 개별 영역에서는 높을 수 있으나 일반화하기 어렵고, 객관적으로 참고할 근거자료가 부족하다고 판단했다.

더불어 AI에 대하여 상용화된 효과는 이미 반영됐고, 미래에 추가로 도입될 신기술의 미래 기여분을 생산성 향상률로 제시했다고 한다.

그럼에도 15년간 100.7%(연간 복리 0.04%)라는 숫자는 기하급수적으로 발전하는 AI의 가능성을 무시해도 될 정도로 미미하게 가정한 것으로 보인다.

또한, 복합 시나리오를 만들어 AI로 인한 의사의 생산성 향상과 근무일수 감소를 함께 고려해서 적용했다고 한다.

그런데 일반 국민, 근로자들에게 각자의 분야에서 AI로 인해 생산성이 향상될 것이니, 향상된 생산성 때문에 근무일수 혹은 업무강도가 감소할 것이라고 하면 얼마나 많은 공감대를 얻을 수 있을까?

지난 2025년 9월 국가 최상위 AI 전략 논의기구로 대통령 직속 국가인공지능전략위원회의 출범식이 있었다.

정부가 말하는 AI 3대 강국의 비전은 단지 희망 섞인 구호만이 아니라 우리 대한민국의 미래를 결정할 핵심 생존 전략이라며 AI를 강조했다.

보건복지부는 2025년 12월 보건의료데이터 정책심의위원회를 개최하여, AX 시대 의료 혁신을 위한 보건의료데이터 활용 활성화 방안과 공공데이터 개방활용 추진현황 및 개선방안에 대하여 논의했다.

보건의료데이터를 안전하게 활용하기 위해 공공 보건의료데이터 인프라를 확충해 국가통합바이오빅데이터를 구축하여 개방할 계획이며, 의료기관 데이터 접근성 및 활용성 제고를 위해 40개 과제에 대하여 지원한다고 한다.

의료 AI 솔루션의 성능과 효과를 체계적으로 검증하고 도입하기 위해 의료 AI 실증과제 20개에 대한 지원을 신설하기도 한다. 정부에서 AI를 보는 관점은 단순한 기술 발전을 넘어 국가 경쟁력, 경제 성장, 일상생활의 핵심 기반이다.

임상 현장에서 AI는 진료과정 속에 깊숙이 들어와 있으며 외면해선 안 된다. 이미 의료 AI는 진단 보조와 반복 업무를 대신함으로써 의사의 생산성을 실질적으로 높이고 있기 때문이다.

해외의 여러 연구들은 다양한 의료 영역에서 AI가 생산성, 정확성, 업무 효율을 향상하는 효과를 입증했다고 보고했다. AI가 진료기록 작성 시간의 30~40%를 단축해 의사의 업무 시간을 줄이기도 하고, 다양한 임상 영역에서 X-ray, CT, MRI 등의 판독 시간을 적게는 10%부터 크게는 50%까지 단축했다.

판독 시간의 감소에 따른 효율성의 향상으로 분석진단 시간이 최대 61%까지 단축된 사례도 있다. 그뿐만 아니라, AI가 검사 대상을 선별함으로써 불필요한 업무 부담을 줄이기도 한다.

국내에서도 AI를 도입하거나 대형병원을 중심으로 AI를 자체개발하는데 박차를 가하고 있다. AI의 업무 효율화는 의료진이 진료에 더욱 집중할 수 있는 환경을 조성하여 의료진과 환자의 만족도를 높이며, 의료 서비스의 질적 개선으로 이어질 것이다.