2023년 6대 의료 서비스 추세와 자동화의 역할

미래에 대해 살펴보는 시간이 다시 돌아왔습니다. 이번에는 2023년과 그 이후의 의료 서비스 실태를 다뤄 보고자 합니다. 컴퓨터와 수정 구슬로 무장한 Automation Anywhere의 글로벌 헬스케어 업계 리더인 얀 차우(Yan Chow) 박사(MD, MBA)가 업계 동향에 대한 자신의 견해를 제시합니다.

차우 박사: 장차 의료 서비스 산업과 환자 치료는 새로운 기술, 의료 관행, 비즈니스 모델, 적극적인 정부 규제의 조합으로 형성될 겁니다. 기술 측면에서는 모든 의료 제공 분야를 지원하는 데 있어 AI(인공 지능)와 지능형 자동화의 역할을 살펴보고 있습니다. 임상 진료에서는 팬데믹 동안 의사와 환자 간 상호 작용의 실질적 형태인 원격 진료와 그 쌍둥이 격인 RPM(원격 환자 모니터링)이 모범 사례가 연구되는 동안 실행 가능한 옵션으로 계속 여겨질 것입니다. 상업 측면에서는 진보적인 소매업이 의료 서비스를 제품에 추가하는 방식으로 지속적으로 발전하는 것은 물론, 환자 치료 경험을 형성하는 데 있어 소비문화의 영향력이 커질 것으로 예상합니다. 어려운 경제 환경 속에서 더욱 지속 가능하고 포괄적인 의료 서비스 제공 생태계를 형성하기 위해 인수 합병이 가속화될 것입니다.

첫 번째 주제는 앞서 언급하신 인공 지능으로 시작하겠습니다.

차우 박사: AI 및 의료 서비스의 전형은 영상 의학, 병리학, 피부 과학을 포함하는 이미지 기반 전문 분야입니다. AI는 수십만 개의 훈련 이미지를 사용할 수 있고 패턴을 분석하여 폐렴과 암을 비롯한 기타 질환을 진단할 수 있기 때문에 특히 적합합니다. 데이터가 제한적인 경우 AI가 실패할 가능성이 높습니다. 가령, 희소병의 경우에는 임상의의 전문 지식과 경험이 필요합니다.

AI는 CDSS(임상 의사결정 지원 시스템)로도 확장될 수 있습니다. AI가 제시한 치료법은 전통적인 효능 입증 방법인 RCT(무작위 비교임상)가 부족할 수 있으므로 의사결정 과정에 문제가 발생할 가능성이 있죠. AI의 가치는 엄청나지만 그 설명이 쉽지 않을 수도 있고요. "컴퓨터에서 그런 결과가 나왔어요"라고 말하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI가 의사의 역할을 강화하긴 하지만 의사를 대체하지는 않습니다. 앞으로는 FDA의 승인을 받은 개별적이고 객관적인 AI 시스템이 우리가 완전히 이해할 수 없는 새로운 AI 기술을 대신 검증할 수도 있습니다.

그럼에도 AI와 지능형 자동화는 치료 결과를 개선하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리는 배를 타고 항해하면서 배를 만들고 있는 것입니다.

말씀하신 개선 사항은 두 번째 추세를 통해 확인할 수 있죠?

차우 박사: 물론입니다. 해당 분야는 팬데믹 동안 사람과 함께 큰 도움을 주었던 가상 진료 또는 원격 진료 및 RPM입니다. 모든 징후를 고려해 보면 이 분야가 널리 수용될 것임을 알 수 있습니다. 하지만 결점이 없는 것은 아닙니다. AI와 마찬가지로 정의되거나 표준화된 모범 사례가 거의 없습니다. 따라서 원격 진료를 기반으로 한 치료는 임상의가 알아서 처리해야 합니다.

대부분의 임상의는 양성 질환을 치료할 때 원격 진료를 활용하고 있습니다. 더 심각하거나 복잡한 질환의 경우, 여전히 직접 방문을 권장합니다.

다시 말하지만 이 분야는 의사를 대체하기보다는 그 업무를 강화하는 역할을 맡고 있습니다.

지능형 자동화를 통해 원격 진료를 어떻게 개선할 수 있을까요?

차우 박사: 우선 예약, 환자 등록, 후속 조치 등 원격 진료 방문 전후에 해야 할 일이 항상 많습니다. 이러한 프로세스를 자동화하여 효율성을 개선하고 인적 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 모든 원격 진료 환자는 불분명한 취약성이 있는 고유한 가정 환경을 가지고 있습니다. 자동화를 통해 가상 사설망과 보안 설정의 턴키 설정 및 구성을 활성화하여 도움을 받을 수 있습니다.

원격 진료의 미래에는 환자가 더 많은 원격 기기를 손으로 사용하거나 신체에 착용하게 됩니다. 설정과 작동을 부분적으로라도 자동화하면 환자가 이러한 기기를 효율적으로 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 기기는 수집, 큐레이션, 전송, 분석해야 하는 대량의 데이터를 생성합니다. 이러한 프로세스를 부분적으로 또는 전체적으로 자동화하여 올바른 대응과 치료를 간소화하고 가속화할 수 있습니다.

원격 진료의 한 가지 과제는 인증입니다. 여러분이 만나고 있는 환자가 그들이 주장하는 당사자가 맞나요? 얼굴이나 음성, 심전도 생체 인식 데이터를 원격 센서 시스템과 통합하는 데 자동화를 사용하여 향후 사기를 최소화할 수 있습니다.

또한 팬데믹으로 인해 진료실을 넘어 환자의 집이나 소매점과 같은 비전형적인 장소로 의료 제공이 확대되었습니다. 이러한 진료 옵션은 계속 유지될까요? 그리고 자동화가 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

차우 박사: 저는 리테일 의료 서비스를 세 번째 추세로 분류하고자 합니다. Walgreens, CVS, 심지어 Walmart 같은 체인점에서는 기침이나 인후통 등의 가벼운 질환을 치료하고 백신을 공급하는 진료소를 현장에서 제공하기 시작했습니다. 자동화를 통해 환자의 주치의와 이루어지는 서신 및 데이터 교환을 자동화하여 의료 기록과 관련된 전자 서류 작업을 처리할 수 있습니다.

미래에는 의료 전문가와 연결된 셀프서비스 치료 키오스크도 소매점에 도입될 수 있습니다. 독립형 혈압 자가 측정 스테이션은 이미 존재합니다.

셀프서비스 키오스크는 말씀하신 네 번째 추세인 의료 서비스의 증가된 소비문화로 자연스럽게 이어집니다.

차우 박사: Amazon과 같은 기업 덕분에 소비문화는 업계 전반으로 확산되었으며 의료 서비스도 예외는 아닙니다. 사람들은 언제 어디서나 원하는 기기를 통해 더 광범위하고, 더 깊이 있고, 더 빠르게 서비스와 정보에 액세스하고자 합니다.

그들은 시간을 내어 자신의 건강 및 치료 옵션에 대해 자세히 알아보고 있습니다. 또한 처방전, 치료 계획, 치료와 관련된 의료 기기 등 자신의 치료에서 더 많은 역할을 기대하면서 스스로 더 많은 결정을 내리고 싶어 합니다.

그 결과, 점점 더 많은 의료 서비스 및 제약 회사가 소비자에게 직접 마케팅을 하고 있습니다. 예를 들어, 팬데믹 이전인 몇 년 전만 해도 의사의 개입 없이 환자가 산소 포화도 측정기를 구입하는 경우는 드물었습니다. 이제 산소 포화도 측정기는 Amazon과 매장에서 흔히 볼 수 있는 일상용품입니다. 사람들은 처방전이 있어야만 구입할 수 있었던 품목을 구매하고, 좋든 나쁘든 스스로 사전 진단을 내리고 있습니다.

이것은 좋은 현상인가요?

차우 박사: 좋든 아니든 현재 발생하고 있는 현상입니다. 또한 사람들은 개인의 연령, 세대, 문화를 비롯한 기타 여러 요인에 따라 예약부터 치료까지 주관적인 진료 경험을 바탕으로 진료 결정을 내리고 있습니다. 예를 들어, 얼마나 빨리 의사에게 진료를 받을 수 있는지, 진료 예약이 얼마나 쉬운지, 심지어 소셜 네트워크에서 의사가 얼마나 높은 평가를 받는지가 의료 서비스 제공자 선택에 영향을 미치고 있습니다.

의료 서비스의 소비문화 시대에 자동화가 어떻게 도움이 될까요?

차우 박사: 앞서 언급했듯이 자동화 솔루션을 개발하면 의료 기기를 더 편리하게 만들어 올바르게 설정하고, 환자에게 사용하고, 의료 전문가가 더 쉽게 해석할 수 있도록 결과를 큐레이션하고 형식을 지정할 수 있습니다. 자동화를 사용하여 예약을 처리하고, 일반적인 질문에 답하고, 결과를 가속화하고, 서비스와 데이터를 통합하여 의료 서비스 환경을 개선할 수도 있습니다. 은행 ATM과 마찬가지로, 소비자들은 상황에 따라 사람이 직접 응대하는 것보다 자가 치료 시스템을 선호하게 될 수도 있습니다. 이는 의료 서비스의 확장성에도 도움이 됩니다.

의료 서비스 비즈니스의 강화는 자동화의 혜택을 받는 또 다른 추세입니다.

차우 박사: 의료 서비스 및 소매 업계에서 인수 합병이 증가하고 있습니다. Walgreens, CVS, Walmart, Amazon 등 많은 미국 또는 글로벌 기업이 의료 보험사, 처방 의약품 유통 업체, 의료 그룹을 비롯한 기타 관련 기업을 인수하거나 이들과 제휴하여 환자에게 종합적인 의료 서비스 생태계를 제공하고 있습니다. 이 '원스톱샵(one-stop-shop)' 전략을 통해 환자는 한 곳에서 모든 의료 서비스 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 여기에서 비롯된 잠재적인 시너지 효과와 경쟁 우위는 부인할 수 없는 것이죠.

이러한 전략이 성공하려면 생태계의 모든 주체 간의 강력한 상호 운용성(의사소통 및 조정)을 통해 거의 실시간으로 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공해야 합니다. 이렇게 하면 자동화가 모든 것을 통합할 때 빛을 발할 수 있습니다.

또한 자동화는 국가 및 지역 의료 서비스 기업이 앞서 언급한 마지막 추세에 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 많은 조직이 직면한 큰 과제이기도 합니다.

증가하는 규제 압력을 말씀하시는군요.

차우 박사: 그렇습니다. 투명성을 높여야 한다는 압박이 많습니다. 그리고 그 배경에는 앞으로 의료 비즈니스에 큰 영향을 미칠 네 가지 주요 법률이 있습니다. 먼저 그중 두 가지는 지불인 및 제공자를 위한 투명성 규칙으로, 소비자인 여러분이 진료실이나 매장을 방문했을 때 의료 서비스 제공자는 진료비 청구 방법과 예상되는 결과를 투명하게 공개해야 한다는 의미입니다.

세 번째 규칙은 21세기 치료법(21st Century Cures Act(Cures Act))과 함께 제정된 기습 청구 금지법(No Surprises Act)입니다. 즉, 원하는 경우 의료 서비스 제공자 간에 가격 및 품질을 비교할 수 있도록 의료 서비스 제공자로부터 예상 비용 명세서를 받을 수 있어야 합니다. 이것이 원래의 의도였습니다. 그러나 실제로는 환자가 여섯 자릿수 금액의 예상치 못한 높은 청구서를 받고 놀라는 일이 없어야 한다는 의미입니다.

마지막 규정은 정보 차단 규칙(Information Blocking Rule)입니다. 2022년 10월 6일부터는 의사 진료실에 가서 진료 기록뿐만 아니라 진료에 영향을 미친 모든 재정 데이터를 포함한 전자 건강 정보를 요청할 수 있습니다. 진료소는 정부에서 지정한 국제 표준인 HL7 FHIR API 형식으로 며칠 내에 전달해야 합니다.

의료 기관이 이러한 규정을 적시에 효율적으로 충족하려면 어떻게 해야 할까요? 여러 이질적인 데이터 소스에서 빠르고, 쉽고, 정확하게 수집, 입력, 정리, 분석, 보고할 수 있는 자동화 Bot은 이러한 과제를 해결하는 데 필수적인 역할을 하게 됩니다.

다음 단계는 무엇입니까?

차우 박사: 의료 서비스는 느리게 움직이지만 변화는 피할 수 없습니다. 의료 산업과 환자 치료는 새로운 기술, 의료 및 상거래 관행, 정부 규제에 따라 형성되며 계속 진화할 것입니다. 지능형 자동화는 의료 기관의 구성과 서비스에 관계없이 의료 기관이 과제를 해결하고 고품질의 신속한 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다. 기술 업계의 모든 잡음과 동요 속에서 자동화는 진정한 혁신으로 나아가는 입증된 첫걸음입니다.