“의료보건(헬스케어) 업계가 코로나19 팬데믹(세계적 대유행) 기간 동안 인공지능(AI)분야 투자를 늘리고 있지만 여전히 구글과 아마존 등 글로벌 IT 거인들에 대해서는 울타리를 치고 있다. 헬스케어에 특화된 AI 전문 기술을 요구하는 수요가 일부 병원들로 하여금 아마존·구글·IBM·마이크로소프트(MS)같은 거대 IT기업과의 제휴를 꺼리게 하는 요인이 되고 있다.”
피어스 헬스케어는 4일(현지시각) 미국의 딜로이트 컨설팅, 헬스 서비스 업체 옵텀, 헬스케어 전문 조사 기업 KLAS 등 3곳의 최신 조사 결과를 바탕으로 이같이 전했다. 이와 함께 헬스 케어 AI 도입에 따른 장벽, 도입시 최우선 고려사항과 목표로 삼는 성과 등에 대해 소개했다.
조사결과에 따르면 코로나19 팬데믹으로 절반이상의 의료기간이 AI투자를 앞당기거나 확대하고 있다. 이미 상당한 수준의 AI 투자를 한 곳들은 코로나19 덕분에 투자 효과를 보고 있으며 투자비회수 기간도 앞당겨질 것으로 본다고 답했다. 도입 기관 별로 개발할 AI 순위가 다른 것도 눈에 띈다. AI 도입 의향을 갖고 있는 우리나라 병원과 의료지원 기관들이 눈여겨 볼 대목이다.
◆병원들 코로나19 팬데믹에 AI 투자 앞당기거나 확대
옵텀이 미국의 병원, 생명과학 기업, 건강계획(health plan), 고용주 단체의 헬스케어 임원 500명을 대상으로 실시한 설문조사에서는 절반 이상(56%)이 코로나19 팬데믹에 대응해 AI 배치 일정을 앞당기거나 확대하고 있다고 응답했다. 이는 가장 스트레스를 많이 받는 시기에 AI비즈니스 툴의 중요성을 보여준다.조사 결과, 마지막 단계의 AI를 배치하고 있다고 밝힌 임원들 가운데 51%는 AI로 코로나19에 대응한 덕분에 AI 투자비 회수기간이 더 빨라질 것으로 예상하고 있었다. 보고서는 또 대다수 의료기관(83%)은 현재 시행중인 AI 전략을 갖고 있으며, 15%는 AI 전략을 수립할 계획을 밝혔다고 전했다.
헬스케어 경영진들은 AI 투자비회수(ROI) 기간을 지난해엔 4.7년으로 봤지만 올해는 3.6년으로 떨어질 것으로 기대했다. 최종 단계의 AI를 구축한 조직 중 절반 이상(57%)이 이르면 2년 안에 투자비를 회수할 것으로 보고 있었다.
이는 딜로이트가 지난해 말 120명의 헬스케어 분야 경영진을 대상으로 실시한 결과와도 일치한다.
딜로이트 컨설팅 보고서에 따르면, 의료 기관 응답자들 중 3분의 1은 가장 큰 AI 위험 우려 사항으로 비용을 꼽았다.
옵텀 조사 결과에서는 AI에 대한 신뢰가 (AI 도입의)엄청난 장벽인 것으로 나타났다.
AI에 대해 의심이나 우려를 표명한 헬스케어 임원들에게 이유를 물었을 때 ▲73%는 데이터가 어떻게 이용되는지, 기술이 어떻게 의사결정을 내리는지에 대한 투명성 결여를, ▲69%는 의사결정 과정에서 인간의 역할(이 사라지는 것)을 꼽았다.
옵텀의 조사에 따르면 헬스케어 분야의 AI 개발 우선 순위는 기관마다 좀 달랐다.
병원에서는 주로 환급 코딩(reimbursement coding) 개선, 사물인터넷(IoT) 모니터링, 연구 가속화 등을 위해 AI가 활용되고 있다. 건강계획 업체들은 AI를 활용해 행정처리 절차를 자동화하고 부정·폐기물·남용 등을 적발하는 방안을, 생명과학 업체들은 AI로 눈을 돌려 임상실험 대상 환자를 파악하고 맞춤형 커뮤니케이션을 가능케 하는 방안을 모색하고 있다.
◆“헬스케어 분야 AI 구매 이끄는 최대 요인은 전문성”
최근 KLAS 리서치 보고서에 따르면 헬스케어 업계의 AI에 대한 투자가 급속히 증가하고 있지만, 한 AI 공급업체를 정해서 계속 밀고 나가는 조직은 거의 없다고 한다. 지금까지 대부분의 조직들은 자신들의 요구를 충족시키기 위해 다양한 솔루션으로 뒤범벅을 만들고 있다.
KLAS가 47개 헬스케어 기관의 최근 AI 구매 결정을 살펴본 결과, 헬스케어 AI 구매 결정을 견인하는 가장 큰 요인은 전문성인 것으로 나타났다. 이 기관들은 의료 관련 지식뿐만 아니라 머신러닝 및 데이터 과학 전문 지식을 갖춘 기업을 찾고 있었다.
KLAS 데이터에 따르면 AI 기업 J비온(Jvion)은 넓은 시야를 갖고 있으며 최대 고객 기반을 갖춘 기업 중 하나이다. 잠재적 고객들이 이 회사의 기술, 전문성, 의료에 특화된 방향성, 환자 결과 개선을 위한 중재안을 규범적으로 제안하는 능력 등에 끌리는 것으로 조사됐다.
KLAS 보고서에 따르면 헬스케어에 특화된 AI 전문기술을 요구하는 수요는 일부기관들로 하여금 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트(MS)같은 거대 IT기업과의 제휴를 꺼리게 만들고 있다.
헬스케어 기관들이 협업하고 있는 또다른 대표적 헬스케어 AI 공급업체로는 데이터로봇(Data Robot), 켄사이(Ken Sci), 헬스 케이털리스트(Health Catalyst), 클로즈드 루프 닷 에이아이(ClosedLoop.ai), 미디얼 얼리 사인(Medial Early Sign) 등이 꼽힌다. 에픽(Epic)의 코그니티브 컴퓨팅(Cognitive Computing)은 가장 널리 채택된 전자 건강기록 AI 솔루션이다. 일부 고객은 서너(Cerner)의 머신러닝 플랫폼인 힐 더 데이터 랩(Heal the Data Lab)을 사용하고 있다.
KLAS는 “일반적으로 의료기관들은 공급업체의 AI 기술과 전문지식에 흥미를 느낀다. 그러나 상대적으로 헬스케어에 대한 경험이 부족하고, 이들의 솔루션이 클라우드(헬스케어 조직이 막 진입하고 있는 분야)에 상주하고 있으며, 툴을 워크플로에 통합해야 하는 부담을 우려하고 있다”고 썼다.
47개 의료기관 중 2곳은 아마존의 AI 기술을 택했고 2곳은 MS와 제휴하기로 했다. 아마존, 구글, IBM, MS 4개 업체 중 IBM이 가장 많은 고려 대상이었지만(8개 기관) KLAS 조사에 포함된 47개 기관 가운데 누구에게도 선택받지 못한 유일한 업체다.
◆KLAS가 분석한 IBM,아마존,구글,MS
KLAS는 기업들이 비용 및 과도한 마케팅에 대한 우려뿐만 아니라 결과에 대한 회의감 때문에 IBM을 제쳐놨다고 보고했다.
아마존은 혁신적이고 적응성 있다는 확고한 평판을 가지고 있지만 건강관리에 대한 미묘한 이해가 부족한 것으로 여겨진다. 게다가 응답자들은 아마존의 헬스케어·AI 개발 전략이 무엇인지 불분명하고, 운영을 통합할 수 있는 아마존의 능력에 회의적인 시각을 갖고 있다.
구글은 의료 분야에서 덜 알려져 있고 응답자들은 자신의 데이터를 사용하는 구글을 신뢰하는 데 어려움을 느끼고 있었다고 KLAS는 밝혔다.
MS에 대한 인식을 공유한 응답자 중 절반은 공급업체가 강력한 의료 AI 서비스를 제공하고 있으며 다른 산업 전반에 걸친 공급업체들보다 더 많은 의료분야 전문성을 가지고 있다고 생각했다. 그러나 일부 경영진은 MS가 지나친 약속과 이보다 낮은 성능을 제공하는 성향을 갖고 있다고 답했다고 KLAS는 밝혔다.
