의료 인공지능(AI) 도입이 증가하더라도, 병원 진료 현장에서 꾸준히 사용되려면 '경제성'이 뒷받침돼야 한다는 분석이 나온다. 의료진의 판독 부담을 줄이고 진료 효율을 높여도 병원이 비용 대비 효과를 체감하지 못하면 계약을 유지하기 어렵기 때문이다. 의료AI 업계에서는 초기 도입 지원을 넘어 지속적인 사용을 뒷받침할 비용구조와 보상체계를 마련해야 한다고 강조한다.
의료AI의 경제성은 솔루션 가격만으로 판단하기 어렵다. 병원은 솔루션 사용료 외에도 전산시스템 운영과 의료진 교육 등에 필요한 비용을 고려해야 한다.
반면 AI 사용에 따른 판독 시간이나 업무 부담 감소는 직접적인 수익으로 환산하기 쉽지 않다. 임상적 유용성과 병원이 체감하는 경제적 가치 사이에 간극이 발생하는 이유다.
검사 건수도 변수다. 의료AI 활용 건수가 많은 병원은 반복 사용으로 비용 대비 효과를 높일 수 있다. 이에 비해 검사 건수가 적은 중소병원은 같은 솔루션을 도입하더라도 경제성을 충분히 확보하기 어려울 수 있다. 사용량에 따라 요금을 책정하더라도 실제 진료 규모와 활용 수준에 따라 비용 부담이 달라진다.
건강보험 수가는 이러한 간극을 좁힐 핵심 수단으로 꼽힌다. 의료AI가 진료 과정에서 제공하는 가치를 적절히 보상받지 못하면 병원은 기존 진료 수익에서 사용료를 충당해야 한다. 기술을 활용해 업무 효율을 높여도 병원 수익은 제자리인 구조가 지속적인 사용의 발목을 잡는 셈이다.
비급여 청구가 가능한 제품도 사정은 비슷하다. 일부 의료AI는 사용에 앞서 환자에게 별도 동의를 받아야 한다. 청구 금액이 낮으면 동의 절차에 투입하는 인건비조차 회수하기 어렵다는 게 업계 설명이다.
의료AI 업계 관계자는 “비급여 금액이 낮은데 동의서를 따로 받아야 하는 것도 문제”라며 “쓰이는 인력의 인건비도 나오지 않는다고 여기는 경향이 있다”고 말했다.
장기적인 수가 적용 여부가 불확실한 점도 지속사용 걸림돌이다. 혁신의료기술이나 평가유예 신의료기술 제도로 의료현장에 진입한 제품은 평가 기간 이후 적용되는 결과에 따라 수익구조가 달라질 수 있다. 병원은 장기적인 사용 계획을 세우기 어렵고 기업도 안정적인 매출을 예측하기 쉽지 않다.
업계에서는 비급여 동의 절차를 간소화하고 의료AI의 임상적 유용성을 평가하는 기준을 명확히 해야 한다고 요구한다. 허가 이후 임상 근거를 축적하고 수가 적용 여부를 결정하는 과정의 예측 가능성을 높여야 병원과 기업 모두 장기적인 운영 계획을 수립할 수 있다는 것이다.
의료AI의 활용 목적과 임상적 효과가 다른 만큼 일률적인 수가 적용보다는 기술별 유용성과 경제성을 고려한 평가가 필요하다는 지적도 제기된다. 의료진이 기술을 신뢰하고 진료에 적절히 활용할 수 있도록 교육도 병행해야 한다는 것이다.
장세명 코어라인소프트 이사는 “의료AI는 환자에게 제공하는 직접적인 혜택뿐 아니라 의료진 업무 효율을 높이는 효과까지 고려한 보상체계가 필요하다”면서 “의료AI 적용 질환과 사용 주체, 임상적 효과, 운영 효율성 등을 종합적으로 평가하는 것이 합리적”이라고 말했다. 이어 “과거 의료영상저장전송시스템(PACS) 수가 지원으로 병원의 디지털 인프라 도입을 촉진했던 것처럼 공공의료 영역에서부터 수가 지원을 통해 의료AI 확산을 뒷받침해야 한다”고 강조했다.
의료AI 산업이 일회성 공급을 넘어 지속적인 시장으로 성장하려면 병원이 기술의 가치를 경제적 효과로 체감할 수 있어야 한다. 초기 도입비용을 낮추는 구독형 모델에 더해 합리적인 비용구조와 예측 가능한 보상체계를 마련하는 것이 의료AI 확산의 관건으로 꼽힌다.
이상혁 기자 faker@etnews.com
