#식판이 가득 담긴 냉장고 크기의 박스 앞. 놀이동산 범퍼카를 눌러 놓은 듯한 모습의 '트랜스카'의 등장에 사람들의 시선이 꽂혔다.

박스까지 한뼘. 조심스럽게 다가온 트랜스카가 위치를 확인했다는 듯 한바퀴 원을 그렸다. 박스 아래 빈 공간으로 미끄러져 들어가는 모습이 능숙한 드라이버의 후면 주차 장면 같다.

박스와 각 모서리가 일치하자 트랜스카의 키가 높아진다. 바닥에서 손가락 한마디 정도 박스를 띄운 트랜스카가 서서히 속도를 올린다.

한국의 급격한 인구 절벽과 고령화 추세에 병원도 예외일 수 없다. 고령화로 인해 의료 서비스 수요는 증가하는 반면, 출생률 감소로 인한 인구 감소는 보건의료 영역에서의 노동시장 수급 불균형을 예고한 상태다.

현장에 일할 사람이 없어도 병원은 24시간 돌아가야 한다. 전문가들이 찾은 해답은 의료 시스템의 자동화, 자율화, 무인화다. 미래엔 쉬지도, 먹지도 않는 자율주행 로봇이 병원 곳곳을 누비며 부족한 일손을 채워줄 것이란 게 전문가들이 본 예고된 미래다.

2일 코엑스에서 개최된 국내 최대 규모 헬스테크 박람회 KHF 2024 현장을 찾았다.

KHF는 2018년 의료 인공지능 특별관 기획을 시작으로 병원정보시스템, 의료 AI 등 국내외 기업이 대거 참가하는 헬스테크 전문 박람회를 표방하고 있는 만큼 올해 역시 다양한 신기술이 눈길을 사로잡기에 충분했다.

올해 마련된 특별관은 디지털헬스케어 특별관을 포함, 의료 로봇 특별관, 병원의료정보 특별관, 감염/방역 특별관, 에이징테크/홈&셀프케어 특별관까지 6곳.

특히 디지털헬스케어 특별관은 인공지능을 기반으로 위암부터 당뇨병, 폐암 등 12개 질환을 분석, 진단, 예후를 예측하는 AI 정밀의료솔루션 닥터앤서 2.0의 소개에 그치지 않고 참관객이 직접 참여할 수 있는 AI 검진 체험존을 운영하면서 AI의 정밀도를 확인하고자 하는 사람들의 발길이 끊이질 않았다.

라이프시맨틱스 부스는 피부암과 탈모관리 진단 서비스를 제공했다. 방식은 병변을 스마트폰으로 찍고 병변의 위치, 크기 등의 정보를 입력하면 기저세포암, 편평세포암, 악성흑생종의 데이터를 학습한 인공지능이 환자의 영상을 토대로 양성/악성 종양 여부를 확률로 알려준다.

귀 뒤에 부스럼이 발생한 중년의 참관객은 피부암 진단 서비스를 신청, 현장에서 바로 결과까지 받아봤다. 검사부터 진단까지 걸린 시간은 고작 1분.

부스 운영자가 참관객의 귀 뒤 병변을 스마트폰으로 찍고 전송했다. 잠시 기다리자 대형 모니터에 결과값이 나왔다. "진단 결과는 양성종양입니다." 진단 SW는 확률은 60.8%로 저위험에 해당한다고 안내했다.

부스 운영자는 "피부암 영상검출·진단보조 SW는 이미 임상시험을 통해 임상적으로 활용할만한 수준의 지표값을 증명했다"며 "진단 정확도가 80% 이상이고 결과값 도출까지 걸리는 시간이 짧아 위험군의 조기 선별에 매우 유용하다"고 밝혔다.

문장을 소리내 읽는 것만으로도 우을증 지수를 알려주는 부스도 사람들의 참여 열기가 뜨거웠다. 무엇보다 음성으로 우울증을 판별해낸다는 방식이 신기함을 넘어 생소함에 가까웠기 때문이다.

해당 부스에 직접 참가 신청을 하고 진단 SW를 경험해 봤다. 운영자가 마이크를 들이밀고 다음과 같은 문장을 읽어 보라고 주문했다.

"혈액 검사를 받은 어느 날, 콜레스테롤 수치가 엄청 높게 나왔다"며 "의사는 내 생활 방식을 바꾸지 않으면 심장마비를 겪게 될 것이라고 경고했다"고 밝혔다.

불과 10초 남짓. 문장 읽기를 마치자 마자 음성 파형이 불꽃 모양 같은 그래프로 나타났다. 이어 아래에는 화, 역겨움, 공포, 행복감, 평상심, 우울, 놀람 각 항목에 걸친 수치가 선 그래프로 나타났다. 음성에서 추정된 우울증 수준은 2.(1~4 높을수록 우울증)

운영진은 "진단 SW는 소리의 주파수를 시간에 따라 시각적으로 표현한 스펙트로그램(Mel Spectrogram)을 사용했고 수준값 2는 평균치로 큰 이상 징후는 없다"며 "최근 우울증이 음성 패턴, 억양, 말의 속도, 강도에 영향을 미친다는 다양한 연구가 나오고 있다"고 설명했다.

그는 "그런 우울증 상태의 사람들에게서 특징적으로 나타나는 음성 패턴과 주파수 분포 등을 학습해 이를 음성 데이터 진단에 활용하는 원리"라며 "조만간 임상시험을 진행해 실제 효과성 입증에 나설 계획에 있다"고 덧붙였다.

이외에도 AI 솔루션을 통해 흉부 X-ray 촬영 없이도 폐렴 진단 및 중증도 예측하는 진단 SW나 AI가 의료진의 검사 결과를 해석해 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 맞춤형 설명을 제공하는 솔루션도 참관객의 눈길을 사로잡았다.

지난 6월 반지형 혈압계로 보험급여를 적용받게 된 스카이랩스는 산소포화도, 체온, 호흡수 측정이 가능한 새로운 스마트반지를 공개했다.

스카이랩스 관계자는 "일산병원 입원 환자를 대상으로 시제품을 개발 중에 있다"며 "기존 반지형 제품에 손목형 배터리 밴드를 결합해 모니터링 시간을 획기적으로 늘렸다"고 강조했다.

■효율성 강화로 의료 인력 감소 극복…전자문서표시기 보급 원년될까

한편 병실의 환자 정보를 나타내는 문서판도 미래엔 자취를 감출 것이란 전망도 설득력을 얻고 있다.

최근 수년 새 편의점과 대형마트에 품목과 가격을 표시하는 전자문서표시기(Electronic Shelf Label, ESL) 활용이 본격화되면서 대형병원에서도 도입 움직임이 나타나고 있기 때문.

수 천 병상을 가진 대학병원급의 경우 하루 세번 꼴로 이뤄지는 환자 정보 업데이트를 위해 종이 인쇄와 택 갈이 전담 인력이 필요하지만 ESL 도입 시 온라인 방식으로 정보의 즉각 반영이 가능하다.

ESL 시스템을 취급하는 씨아이즈 관계자는 "IT 강국이란 이미지 때문에 국내 주요 병원들이 ESL을 도입했을 것으로 생각하지만 국내는 아직 걸음마 단계"라며 "현재 빅5 병원 중 한곳만 해당 시스템을 도입했다"고 밝혔다.

그는 "해외 주요 선진국은 물론 아시아 국가들도 병원 내 ESL 도입이 보편화된 것을 고려하면 국내의 도입은 늦은 편"이라며 "수 천 병상의 대학병원은 택 갈이 전담 인력으로만 8명을 배정할 정도로 환자 정보 표시와 교체는 많은 노동력과 시간을 투입해야 하기 때문에 자원 절감 측면에서 향후 ESL 보급은 필연적"이라고 전망했다.

올해 병원 내 물류 이송을 자동화하는 자율주행로봇 트랜스카를 공개한 명세 CMK 역시 효율화를 통해 인력 감축에 대비해야 한다는 견해를 내놨다.

해외 주요 나라들은 약제부터 멸균 물품, 의료 폐기물, 수술도구류, 배식까지 자율주행로봇이 물류의 대다수를 담당하고 있지만 국내에선 아직 도입 소식이 없을 정도로 뒤쳐졌다는 것.

업체 관계자는 "독일, 프랑스, 영국 등 유럽은 말할 것도 없고 아시아만 봐도 싱가포르 병원 내 자율주행로봇 도입률은 약 90%에 달하고 심지어 말레이시아, 중국 주요 병원들도 병원 내 물류 자동화 솔루션을 도입했다"며 "반면 국내는 아직도 인력에 의존해 물류가 이동되는 게 현실"이라고 지적했다.

그는 "병원의 수익 구조에서 인건비가 약 절반을 차지하고 있는데 이 같은 현상은 급격한 노령화와 노동 인구의 감소로 더 악화될 것으로 본다"며 "어두운 미래 의료 환경을 개선하기 위한 자동화와 무인화는 어쩔 수 없는 흐름"이라고 강조했다.