출처 : SONOW
의료기관 접수·설명 자동화 시스템, 도입률 2년 내 35%로 증가 전망
의료기관에서 환자 접수와 의료 설명 과정을 자동화하는 AI 시스템 도입이 급증하고 있다. 최근 조사에 따르면 현재 국내 종합병원의 15%가 접수 과정에 AI 시스템을 활용하고 있으며, 2027년까지 이 비율이 35%로 증가할 것으로 예측된다. 특히 문진표 작성, 기본 증상 확인, 검사 전 설명과 동의서 작성 등의 과정에서 AI 기반 자동화가 확산되고 있다.
이러한 시스템은 의료진의 행정 부담을 줄이고 환자 대기 시간을 평균 27% 단축하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 그러나 의료법상 환자 정보 보호와 의료행위의 책임 소재 문제로 인해 규제 대응이 중요한 과제로 떠오르고 있다.
의료법 제23조와 개인정보보호법 충돌로 로그 관리 중요성 부각
의료 자동화 시스템 도입 시 가장 큰 장애물은 의료법 제23조(전자의무기록)와 개인정보보호법 간의 규제 충돌이다. 의료법은 의무기록의 작성과 보관에 대한 엄격한 기준을 제시하는 반면, AI 시스템을 통한 정보 수집과 처리는 새로운 법적 쟁점을 만들어내고 있다.
전문가들은 이러한 규제 환경에서 로그 관리가 핵심 대응 전략이라고 강조한다. 모든 환자-AI 상호작용에 대한 상세 로그를 남기고, 의료진의 최종 확인 과정을 명확히 기록하는 것이 필수적이다. 실제로 의료분쟁조정위원회 자료에 따르면, 적절한 로그 관리 시스템을 갖춘 의료기관은 분쟁 발생 시 해결 속도가 40% 빠르고, 배상 금액도 평균 25% 낮은 것으로 나타났다.
의료 AI 규제 샌드박스 확대로 안전한 혁신 생태계 조성 필요
의료 접수·설명 자동화 시스템의 안전한 확산을 위해서는 규제 샌드박스 확대가 필요하다는 목소리가 커지고 있다. 보건복지부는 2026년부터 '디지털 헬스케어 규제 샌드박스'를 확대 운영할 계획을 발표했으며, 이를 통해 의료 AI 시스템의 안전성과 효율성을 검증하는 기회를 제공할 예정이다.
의료기관이 자동화 시스템을 도입할 때는 △환자 데이터 암호화 △접근 권한 세분화 △정기적인 보안 감사 △비상 대응 계획 수립 등 체계적인 접근이 필요하다. 특히 의료진과 AI 시스템 간의 역할 분담을 명확히 하고, 최종 의사결정은 반드시 의료진이 담당하는 구조를 확립해야 한다. 이러한 준비를 통해 의료 서비스의 효율성을 높이면서도 환자 안전과 개인정보 보호라는 핵심 가치를 지킬 수 있을 것이다.