[AI하스피탈 인사이트]AI 연결을 넘어 병원 업무의 통합으로

여러 AI를 쉽고 효율적으로 연결할 수 있다는 것만으로 AI 네이티브 HIS의 조건이 모두 충족되는 것은 아니다. 중요한 것은 이렇게 연결된 AI들이 환자 정보와 업무의 맥락을 이어받아 실제 병원 업무를 돕도록 만드는 일이다. 이를 위해서는 전문 AI 기업과 HIS 기업, 의료기관이 각자의 전문성을 바탕으로 어떤 업무에서 AI를 활용하고 그 결과를 다음 업무로 어떻게 이어갈지 함께 설계해야 한다. ◇AI 개수보다 중요한 것은 실제 업무의 변화다 진료 중 AI를 사용하려면 별도의 화면을 열어 환자를 다시 검색하고 필요한 정보를 입력해야 한다고 생각해 보자. AI가 생성한 결과를 다시 HIS에 옮겨 적어야 한다면 의료진은 AI를 활용하기 위해 추가적인 작업을 해야 하는 부담을 안게 된다. AI가 정확한 결과를 내놓더라도 사용하는 과정이 번거롭다면 업무 부담을 충분히 줄이기 어렵다. 의료 IT 평가기관 KLAS는 2026년 보고서에서 미국 의료정보시스템 기업 에픽(Epic)의 전자건강기록(EHR)을 사용하는 12개 의료기관 의료진의 AI 활용 경험을 분석했다. AI 도구를 하나 이상 사용하는 의료진은 전혀 사용하지 않는 의료진보다 'EHR이 업무 효율에 도움이 된다'고 응답한 비율이 7%포인트(P) 높았다. 다만 사용하는 AI 도구가 많아질수록 높아지던 EHR 만족도는 일정 수준 이후 정체되는 경향을 보였다. 이는 초기 도입 기관의 경험을 분석한 결과로 AI 사용과 만족도 사이의 인과관계를 입증한 것은 아니지만, AI를 더 많이 도입한다고 해서 사용 경험이 계속 좋아진다고 볼 수는 없다는 점을 시사한다. AI 네이티브 HIS에서 중요한 것은 도입한 AI 개수가 아니라 실제 업무의 개선이다. 불필요한 입력과 확인이 줄었는지, 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있는지, 현장의 업무 부담이 실제로 줄었는지를 살펴야 한다. ◇모든 AI를 한 회사가 만들 수는 없다 진료기록을 작성하는 AI와 검사 결과를 분석하는 AI, 약제 사용을 검토하는 AI와 환자에게 설명하는 AI는 해결해야 할 문제가 다르다. 필요한 전문성과 학습 데이터, 검증 과정도 다르다. HIS 기업이 모든 분야의 AI를 직접 개발하고 항상 최고 수준으로 유지하려는 접근에는 한계가 있다. 모든 AI를 직접 보유하려 하기보다 각 분야의 전문 기업과 협력하는 편이 합리적이다. AI 기업은 특정 문제를 깊이 해결하고, HIS 기업은 이를 환자 정보와 병원 업무에 맞게 ...