[데일리팜=정흥준 기자] AI가 의사의 처방 오류에 경보를 알리고, 약사가 이를 검토해 약물 중재를 할 수 있는 시대가 한 발 더 가까이 다가왔다.

서울대병원은 인공지능 기반 임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System, 이하 CDSS)을 개발하고 있다. 한국보건산업진흥원이 주관한 의료데이터, 인공지능 R&D 분야 신규 과제로 내년이면 개발 4년차에 접어든다.

고위험약 복용 환자 10년치 데이터와 약제부 처방 리뷰 정보 학습으로 AI가 고도화되고 있으며 최근에는 파일럿테스트까지 진행하고 있다. 곧 임상 실전에 적용될 날이 다가오고 있다는 뜻이다.


서울대병원 의료혁신실과 약제부는 14일 오후 ‘초연결 사회에서 디지털 기술 적용과 환자 중심 의료의 방향’을 주제로 심포지엄을 개최했다.

이날 최세원 서울대병원 정보화실 담당교수는 “지난 2010년에서 2021년까지 입원 환자 중 고위험약 복용 환자를 추출했다. 처방오류 예측 모델 개발을 위해 학습 DB를 구축했다”면서 “또 CDSS를 EHR과 실시간 데이터 연동하기 위한 API를 구축했다. AI모델이 오류가 의심되는 처방건수를 찾아주고, 임상적인 검토와 판단은 약사들이 해주고 있다”고 설명했다.

처방 단계에서 의사에 경고 중심으로 CDSS를 활용하는 것은 수동적 감시와 경고라는 측면에서 제한점이 있다는 판단이다. 따라서 약사 처방 검토의 편의성을 높여주는 쪽으로 개발과 활용 방향을 설정했다.

약제부에서는 AI 고도화를 위해 알고리즘에 따라 경보가 뜨는 처방에 대한 리뷰에 힘을 쏟고 있다. 하루 약 1000개의 처방 검토를 하고 있다.

처방 오류로 분류하는 것이 기술적, 임상적으로 타당한지 각각 분석하면서 빅데이터를 쌓아가고 있는 셈이다.

다만, 여러 병원을 이용한 환자의 약물 데이터를 전부 취합하는 데 한계가 있다는 점과 EMR에 CDSS를 접목하는 것이 숙제로 남아있다.

이현주 서울대병원 흉부외과 교수는 “다른 병원도 이용하는 환자들이 약 정보를 주지 않으면 파악하는데 제한이 있다. 중복약은 DUR에서 알려주지만 전체 약을 스크리닝하는 것이 아니라 이게 빠지면 효과가 반감될 수 있다”고 했다.

또 이 교수는 “약제부와 의료진 뿐만 아니라 환자에게까지 혜택이 돌아가야 한다. EMR 접목해달라는 수요가 생길 거 같은 게 그게 가장 큰 숙제가 될 거 같다”고 했다.

CDSS에서 처방 오류로 분류하지만 의료진이 필요하다는 판단 하에 처방을 내리는 경우들도 있어 이 점에 대한 보완 필요성도 제기됐다.

강민규 충북대병원 약물안전센터 교수는 “문제 유발 가능성이 있다는 걸 띄웠는데, 임상의사가 판단했을 때 써야 되는 경우 경보 알림과 의사 판단이 모두 타당하다고 학습이 이뤄져야 한다”면서 “이렇게 처방한 경우에는 사후 환자 모니터링 시스템을 갖추는 게 알고리즘에도 추가될 수 있고 임상 의사에게 도움이 될 거 같다”고 했다.

한편, 고위험약 CDSS 시스템은 서울대병원 외에도 충남대병원과 충북대병원, 분당서울대병원 등이 개발을 진행하고 있다. 정부는 스마트병원 구축도 지원하며 힘을 싣고 있기 때문에 AI 기반 CDSS 연구와 도입은 그 중요성이 꾸준히 강조될 전망이다.