<이중정 교수>
AI가 보건소 환자 데이터 분석 개인 맞춤형 서비스 제공 가능 3년 실증 통해 건강 증진 입증 디지털 인프라 개선은 '숙제'
"AI로 적절한 의료 이용 유도"
“만성질환 관리에 AI가 도입되면 대상자 선정부터 세밀한 분류, 개인별 맞춤형 서비스 제공, 대상 확대까지 전 과정이 한층 정교해질 수 있습니다.”
4년째 정보통신기술(ICT) 기반 만성질환 관리 실증연구를 이끌고 있는 이중정 계명대학교 의과대학 예방의학교실 교수는 인공지능(AI)이 만성질환 관리의 무게중심을 치료 이후에서 예방과 조기 개입으로 옮길 수 있다고 내다봤다.
이 교수는 2023년부터 보건복지부 산하 한국건강증진개발원과 전국 보건소의 모바일헬스케어사업에서 ICT를 활용한 고혈압, 당뇨병 등 만성질환 관리 실증연구를 수행하고 있다. 기존 사업을 수행하면서 AI 접목의 필요성을 느껴 복지부에 여러 차례 AI 도입을 제안하기도 했다.
그가 주목한 것은 AI를 활용한 ‘관리의 고도화와 대상의 범위 확장’이다. 기존 사업은 대상자에게 혈압계와 혈당계, 활동량계 등을 제공하고 측정 데이터를 서버로 전송해 보건소가 6개월간 건강상담과 관리 서비스를 제공하는 방식이다. 수집된 데이터를 토대로 담당자가 대상자를 관리하는 구조다. 여기서 AI가 접목되면 대상자 선별과 분류, 상담 등 각 단계에서 담당자의 판단과 업무를 보조하게 된다.
이 교수는 “건강검진 자료 등을 AI가 분석하면 관리가 필요한 대상자를 보다 세밀하게 분류할 수 있고, 축적된 건강정보를 바탕으로 개인별 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다”며 “담당자의 업무 부담을 줄여 더 많은 사람을 관리할 수 있다는 것도 중요한 변화”라고 설명했다.
기존 ICT 기반 만성질환 관리의 효과는 지난 실증연구에서도 확인됐다. 이 교수에 따르면 연구 3년차까지 약 2천명을 대상으로 분석한 결과 대상자의 식습관과 운동습관 등 건강행태가 개선됐으며 허리둘레와 콜레스테롤, 중성지방 등 건강위험요인도 감소했다. 혈압과 혈당, 당화혈색소 개선과 함께 복약 순응도도 높아졌다.
이 교수는 이같은 결과를 건강행태 개선이 건강위험요인 감소로 이어지는 ‘선순환 구조’로 표현했다.
그는 “만성질환자는 지속적인 관리와 동기부여가 필요한데 의료진이 매일 환자의 생활습관을 확인하고 조언하기는 현실적으로 어렵다”며 “환자가 직접 자신의 수치를 확인하고 어떤 음식을 먹거나 운동했을 때 혈압과 혈당이 어떻게 변하는지 알게 되는 것 자체가 자기관리의 동기가 된다”고 말했다.
이 교수는 ICT 프로그램에 AI를 접목할 경우 참여 대상이 확대될 가능성을 높이 평가했다. 현재 보건소 담당자 1명이 지속적으로 관리할 수 있는 만성질환자는 100~150명 정도가 최대 수준이다. AI가 업무를 보조하면 담당자 1명이 관리할 수 있는 대상자 규모도 늘어날 수 있다는 설명이다.
그는 “어느 정도까지 확대할 수 있을지는 실제 실증을 통해 확인해야 한다”면서도 “관리 대상자가 충분히 늘어난다면 개인의 건강 개선을 넘어 지역사회의 만성질환 지표를 변화시키는 수준까지 갈 수 있을지 살펴볼 수 있을 것”이라고 말했다.
다만 AI 도입에 앞서 디지털 인프라의 개선은 풀어야 할 숙제로 꼽힌다. 현장에서는 지금도 측정기기와 스마트폰 간 연동이 원활하지 않거나 서버가 느리다는 지적이 나온다. 기술 자체보다는 보급형 기기를 사용할 수밖에 없는 예산상의 문제와 기존 플랫폼·서버의 한계가 맞물려서다.
이 교수는 “데이터가 계속 늘어나는 만큼 플랫폼과 서버를 안정적으로 운영하기 위한 적극적인 투자가 필요하다”며 “AI를 얹는 것과 함께 이를 뒷받침할 기반을 제대로 갖추는 것이 중요하다”고 강조했다.
끝으로 이 교수는 AI와 ICT 기반 만성질환 관리가 의료기관 진료를 대체하거나 의료 이용을 줄이는 수단이 아닌, 병원 밖에서 예방과 조기 발견, 일상적인 자기관리를 지원하고 필요한 환자를 의료기관으로 연결하는 역할을 할 것으로 전망했다.
그는 “AI와 ICT는 의료기관과 대척점에 있는 것이 아니다”며 “병원을 찾지 않는 사람 가운데 관리가 필요한 대상자를 조기에 발굴해 진료를 받도록 하고, 이미 치료 중인 환자도 복약과 생활습관을 꾸준히 관리하면서 필요한 시점에 의료기관을 찾도록 하는 등 오히려 적절한 의료 이용을 유도할 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 병원을 찾기 전 단계부터 개인별 건강위험을 파악하고 자기관리를 지원해 필요한 경우 의료기관 진료로 이어주는 것이 공공보건 영역에서 중요한 역할이 될 것”이라고 강조했다.
4년째 정보통신기술(ICT) 기반 만성질환 관리 실증연구를 이끌고 있는 이중정 계명대학교 의과대학 예방의학교실 교수는 인공지능(AI)이 만성질환 관리의 무게중심을 치료 이후에서 예방과 조기 개입으로 옮길 수 있다고 내다봤다.
이 교수는 2023년부터 보건복지부 산하 한국건강증진개발원과 전국 보건소의 모바일헬스케어사업에서 ICT를 활용한 고혈압, 당뇨병 등 만성질환 관리 실증연구를 수행하고 있다. 기존 사업을 수행하면서 AI 접목의 필요성을 느껴 복지부에 여러 차례 AI 도입을 제안하기도 했다.
그가 주목한 것은 AI를 활용한 ‘관리의 고도화와 대상의 범위 확장’이다. 기존 사업은 대상자에게 혈압계와 혈당계, 활동량계 등을 제공하고 측정 데이터를 서버로 전송해 보건소가 6개월간 건강상담과 관리 서비스를 제공하는 방식이다. 수집된 데이터를 토대로 담당자가 대상자를 관리하는 구조다. 여기서 AI가 접목되면 대상자 선별과 분류, 상담 등 각 단계에서 담당자의 판단과 업무를 보조하게 된다.
이 교수는 “건강검진 자료 등을 AI가 분석하면 관리가 필요한 대상자를 보다 세밀하게 분류할 수 있고, 축적된 건강정보를 바탕으로 개인별 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다”며 “담당자의 업무 부담을 줄여 더 많은 사람을 관리할 수 있다는 것도 중요한 변화”라고 설명했다.
기존 ICT 기반 만성질환 관리의 효과는 지난 실증연구에서도 확인됐다. 이 교수에 따르면 연구 3년차까지 약 2천명을 대상으로 분석한 결과 대상자의 식습관과 운동습관 등 건강행태가 개선됐으며 허리둘레와 콜레스테롤, 중성지방 등 건강위험요인도 감소했다. 혈압과 혈당, 당화혈색소 개선과 함께 복약 순응도도 높아졌다.
이 교수는 이같은 결과를 건강행태 개선이 건강위험요인 감소로 이어지는 ‘선순환 구조’로 표현했다.
그는 “만성질환자는 지속적인 관리와 동기부여가 필요한데 의료진이 매일 환자의 생활습관을 확인하고 조언하기는 현실적으로 어렵다”며 “환자가 직접 자신의 수치를 확인하고 어떤 음식을 먹거나 운동했을 때 혈압과 혈당이 어떻게 변하는지 알게 되는 것 자체가 자기관리의 동기가 된다”고 말했다.
이 교수는 ICT 프로그램에 AI를 접목할 경우 참여 대상이 확대될 가능성을 높이 평가했다. 현재 보건소 담당자 1명이 지속적으로 관리할 수 있는 만성질환자는 100~150명 정도가 최대 수준이다. AI가 업무를 보조하면 담당자 1명이 관리할 수 있는 대상자 규모도 늘어날 수 있다는 설명이다.
그는 “어느 정도까지 확대할 수 있을지는 실제 실증을 통해 확인해야 한다”면서도 “관리 대상자가 충분히 늘어난다면 개인의 건강 개선을 넘어 지역사회의 만성질환 지표를 변화시키는 수준까지 갈 수 있을지 살펴볼 수 있을 것”이라고 말했다.
다만 AI 도입에 앞서 디지털 인프라의 개선은 풀어야 할 숙제로 꼽힌다. 현장에서는 지금도 측정기기와 스마트폰 간 연동이 원활하지 않거나 서버가 느리다는 지적이 나온다. 기술 자체보다는 보급형 기기를 사용할 수밖에 없는 예산상의 문제와 기존 플랫폼·서버의 한계가 맞물려서다.
이 교수는 “데이터가 계속 늘어나는 만큼 플랫폼과 서버를 안정적으로 운영하기 위한 적극적인 투자가 필요하다”며 “AI를 얹는 것과 함께 이를 뒷받침할 기반을 제대로 갖추는 것이 중요하다”고 강조했다.
끝으로 이 교수는 AI와 ICT 기반 만성질환 관리가 의료기관 진료를 대체하거나 의료 이용을 줄이는 수단이 아닌, 병원 밖에서 예방과 조기 발견, 일상적인 자기관리를 지원하고 필요한 환자를 의료기관으로 연결하는 역할을 할 것으로 전망했다.
그는 “AI와 ICT는 의료기관과 대척점에 있는 것이 아니다”며 “병원을 찾지 않는 사람 가운데 관리가 필요한 대상자를 조기에 발굴해 진료를 받도록 하고, 이미 치료 중인 환자도 복약과 생활습관을 꾸준히 관리하면서 필요한 시점에 의료기관을 찾도록 하는 등 오히려 적절한 의료 이용을 유도할 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 병원을 찾기 전 단계부터 개인별 건강위험을 파악하고 자기관리를 지원해 필요한 경우 의료기관 진료로 이어주는 것이 공공보건 영역에서 중요한 역할이 될 것”이라고 강조했다.
