[경기도] '공공의료 진료 용량' 즉시 확장, 공공의료원 'AI 판독' 보조 도입...취약계층 180명 대상 뇌영상 무료검사, 의료 접근성 확대
- AI가 판독 속도 단축하고 의료진 효율 끌어올려 - 수원·안성·이천 경기남부 공공의료원에서 12월 말까지 진행되는 ‘의료비 체감 프로젝트’...의료복지 사각지대 해소에 실증적 해법 제시
[한국지방정부신문=이상금 기자] 경기도(도지사 김동연)가 공공의료에서 AI가 곧 ‘현장 인력 확장’이라는 판단으로, 경기남부 공공의료원(수원·안성·이천)에 인공지능(AI) 진단보조시스템을 도입했다.
이는 단순한 기술 시범을 넘어 ‘한정된 의료인력으로 더 많은 영상 판독을 수행할 수 있는 실질적 역량 증가’가 가능하다고 평가되고 있다.
경기도와 경기도경제과학진흥원이 추진하는 이번 ‘의료비 체감 프로젝트’는 AI의 판독 보조를 통해 CT·MRI·X-ray 등 영상 판독 속도와 정확성을 높여 공공의료원에서 취약계층에게 더 빠르고 신뢰할 수 있는 진료를 제공하겠다는 목표로 운영된다.
임상 연구 및 메타분석은 AI 기반 보조도구가 영상 판독의 정확도를 높이고 판독 시간을 줄이는 효과를 반복적으로 보고해 왔다.
최근 비교 연구는 AI 지원이 전체 진단 정확도를 유의하게 개선하고 판독 시간을 큰 폭으로 단축했다고 보고했으며, 종합적 리뷰들은 AI가 영상 분할, 이상 소견 탐지, 워크플로우 최적화 등에서 임상적 가치를 창출한다고 결론지었다.
이러한 국제적 연구 성과는 공공의료 현장에 AI를 도입할 때 기대되는 ‘서비스 용량 확대’ 근거로 활용될 수 있다.
AI 진단보조시스템 활용한 '무료 의료영상 촬영', 판독 캠페인 운영
경기도는 올해 12월 말까지 수원·안성·이천 3개 경기남부 공공의료원에서 AI 진단보조시스템을 활용한 무료 의료영상 촬영 및 판독 캠페인을 운영한다.
대상은 취약계층과 의료급여 수급자 등 약 180명이며, 병원별로 지원 항목과 인원은 수원병원(뇌 MRI 25명·뇌 CT 37명), 이천병원(뇌 MRI 28명), 안성병원(뇌 CT 40명·뇌 MRI 10명)으로 배정되어 있다.
검진비는 비급여 항목을 포함해 AI 시스템을 이용하는 대상자에게 지원되어 무료로 제공된다. 신청·문의는 각 병원 공공사업과 및 의료사회복지팀을 통해 안내된다. 이 사업은 현장 실증과 복지지원 효과를 동시에 목표로 설계되었다.
접근성·효율성·복지 교차점...판독 병목 줄이는 것, 곧 '진료 접근성 개선'으로 연결
국내외 영상의학·의료정보학 분야의 종합적 고찰은 AI 도구가 진단 보조뿐 아니라 의료 인프라의 ‘효율적 확장’ 수단이 될 수 있음을 시사한다.
특히 공공의료원처럼 의료진 대비 환자 수가 많은 환경에서는 판독 병목을 줄이는 것이 곧 진료 접근성 개선으로 연결된다.
이번 경기도 사업은 단기간의 무료검진 제공을 통해 취약계층의 진단 접근성을 높이는 동시에 공공의료 현장에 AI 실증 데이터를 축적해 향후 정책적 확산 근거로 삼을 수 있다는 점에서 의미가 크다.
국내 학회들과 연구들은 AI 도입 시 데이터 보호·윤리·임상검증의 중요성을 강조하지만, 동시적으로 여러 임상연구가 AI의 진료 보조 가치를 확인하고 있어 공공의료 적용의 실효성은 점차 강화되고 있다.
‘실증’에서 ‘확산’으로 이어지는 설계...'공공의료 용량 확장' 현실적 방안으로서의 AI
이번 프로젝트는 ‘실증’ 단계에서 얻은 운영 데이터와 성과를 바탕으로 향후 유사 사업의 확산 가능성을 타진할 수 있다는 점에서 정책적 가치가 있다.
공공의료의 한계를 보완하기 위한 기술적 수단으로 AI를 배치하는 사례는 국내외에서 증가하는 추세이며, 경기도의 접근은 ‘취약계층 의료비 부담 경감’이라는 명확한 복지 목표와 기술적 실증을 결합했다는 점에서 모형이 될 수 있다.
김기병 경기도 AI국장도 “의료진의 업무부담을 줄이면서 도민에게는 더 나은 의료서비스를 더 빠르게 제공하는 환경을 제공하는 것”을 목표로 지속 확산하겠다고 강조했다.
경기도가 추진하는 이번 AI 진단보조시스템 도입과 무료검진 캠페인은 단순한 기술 시범을 넘어 공공의료의 ‘진료 용량’을 실질적으로 늘리고 취약계층의 의료 접근성을 개선할 수 있는 현실적 방안으로 평가된다.
국제적 연구들이 보여준 속도·정확성 개선 근거와 맞물려 현장 실증 데이터가 축적된다면, 향후 공공의료 전반으로의 AI 적용 확대를 위한 정책적·임상적 근거가 강화될 전망이다.