“환자를 좀 더 잘 보고 싶다”

김은혜 가천대 한의과대학 조교수

<선생님, 이제 그만 저 좀 포기해 주세요> 저자

[편집자주] 

본란에서는 한의사로서의 직분 수행과 더불어 한의약의 선한 영향력을 넓히고자 꾸준히 저술 활동을 하고 있는 김은혜 교수의 글을 소개한다.

며칠 전, 국제 의료기기 및 병원설비 전시회인 KIMES 2025에 다녀왔다. 1년 전만 해도, 나도 그들에게, 그들은 나에게 더욱, 관심이 없을 사업이었다. 하지만 올해만큼은, 나뿐만 아니라 지인들까지도 ‘가서 견적 좀 들어보려고’라고 말하며 의료기기 박람회에 관심을 가지는 지금의 현실이 새삼 감개무량한 기분을 들게 했다.

가장 놀라웠던 기술은 AI 차트

강남 코엑스 전시회장 전체를 빌려 진행되는 박람회는 듣던 대로 규모가 어마어마했다. 몇 년 전, 미용 시장이 개방된 이후에 같은 장소에서 열렸던 한의학회도 한의사로서 참석했던 그 어떤 학회보다 규모로나 스폰서 수로나 비교 불가하다고 감탄을 했었는데, 이번에는 그것도 비교가 되지 않았다. 

“원장님, 이것 좀 보고 가세요”, “과장님, 지금 업체를 5군데 돌았는데, 좀 더 싸게 해 줘봐요”라는 상호 간의 말이 쉴 새 없이 오가는 현장의 한복판에 있으니, 언젠가 사석에서 만났던 교수님의 말씀이 떠올랐다. “의사는 돈을 좇지 않아야 한다는 말, 이제는 고리타분해. AI가 1분 만에 논문 100개를 읽어서 요약해주는 시대에, 의사야말로 더 적극적으로 투자를 해야 환자에게 더 안전한 의료를 제공할 수 있는 거야. 대신, 환자를 돈으로 보면 안 된다는 말은 진리이지.” 

경제적 가치가 있는 의학 이론 또는 의료 기술이 정상적으로 사업화되었을 때는, 의료인에게든 환자에게든, 무조건 둘 중 하나의 집단에는 편리성을 줄 수밖에 없는 구조임이, 그 넓은 전시장의 압도감을 통해 느껴졌다.

그 중 가장 놀라웠던 기술은 AI 차트였다. 진료실에서 환자와 의사 간에 나눈 대화를 실시간으로 스크립트화하고, 그 내용을 기본으로 SOAP에 맞춰서 입력하며, SO에 근거해서 가장 적합한 진단명을 찾아내 입력하고, 마지막으로 이 환자에게 처방해야 할 경구약 조합까지 자동으로 입력되는 시스템이었다. 

나아가서는 처방 관련 병용 금기 사항, 건강보험 청구 대상, 삭감 조건 등까지 조회가 되고, 환자에게 뽑아 줄 일상 관리 방법 안내문까지 자동으로 만들어내는, 고작 클릭 2번이면 껐다 켜졌다 할 수 있는 작은 아이콘의 퍼포먼스를 보고 있자 입이 떡하니 벌어졌다. 

물론 개인정보 보호법 등과 관련된 법적 조항이나 재현성, 정확도와 같은 신뢰도 부분의 개선이 필요할지 모르지만, 적어도 시연 증례에서는 화면 뒤에 완벽한 진료실이 존재하는 것처럼 느껴졌다. 그리고 한편으로는, 참 부러웠다.

AI 시대, 한의학이 갈 길은?

2025년 3월에 출간된, 「AI와 한의학」 책에 따르면, 한의사가 평가한 한의학 분야에 AI를 도입했을 때 유용도를 최대 100점을 기준으로 조사한 결과, 한약 연구 및 개발(74.60)과 사회 정책 수립(73.68) 분야에서는 높은 유용도를 예상했으나, 변증 및 진단(68.47), 처방(64.02), 경혈 및 선혈(63.96)에서는 비교적 낮은 유용도를 예상했다고 한다. 

의사 대상으로 수행된 유사한 연구에서, 질병 진단(83.4%), 치료 결정(53.8%), 약제 연구 및 개발(12.6%)로 조사된 결과와 대조되는 수치이다. 의료인의 3대 분야가 크게 진료·연구·교육으로 구분됨을 고려했을 때, 두 의료계의 결과가 완전히 상반된다고 해석할 수 있을지도 모른다. 

자본주의 사회에서 사업의 가치는, 얼마나 많이, 그리고 얼마나 빨리 투자금 대비 n배를 회수할 수 있는가가 매우 높은 부분을 차지함을 고려했을 때, 긴 전통성 대비 한의약의 사업화 속도가, 외부적으로나 내부적으로나 느린 것 같다는 인식이 느껴지는 수치이다. 

한의사라는 타이틀로 KIMES에 참석해서 의료기기의 가격 대비 효용성을 따질 수 있는 것에 감사하면서도, 막상 한의사라고 직업을 밝히면 열성적으로 설명해주던 직원의 눈빛에서 기대가 팍 식어버리는 현실이 속상했다. 부러웠고, 속상했고, 하지만 그래서, 전시관을 다 돌았을 때쯤에는 간만에 투지가 불타오르는 게 느껴졌다.

레지던트 시절, 지도교수님께 몇 가지 질문을 한 적이 있다. “교수님, 한약재 자체가 유효성분이 여러 개다 보니, 한약재 1개만 분석해도 질환별로 multi-targeting(다중 표적)을 한다고 연구되어 있는데, 탕약 1개에 한약재가 최소 4개가 들어가면 이게 현실적으로 evidence-based(근거 기반)의 진료 구축이 가능한가요?”, “multi-targeting이 사실이라 치면, 어쩔 수 없이 사람에게 적용할 경우 controversial(상반된)한 결과가 공존할 텐데. 여기서 약과 독의 차이는 용량 차이일 뿐이라는 사실을 적용하면, 저울의 0점을 찾을 수 있기는 한 거에요?”, “(빅데이터 연구가 처음 시작되던 시절) 한의약은 건강보험 급여에 포함된 게 적을뿐더러, 막상 이론을 다 포함하자면 또 지나치게 방대해지는데. 언젠가라도 한의약으로 빅데이터 연구가 가능한 데이터베이스가 생길 수 있을까요?”

모든 질문에 대한 교수님의 대답은, “일단 AI가 나오고 현실에 녹아들면 가능해질 거다. 그리고 결국은 그 방대한 데이터가 우리의 강점이 될 것이다.”였다. 참고로, 그때에도 암암리에 돌아다니던 chat-gpt 유사 프로그램이 있었는데, 영어 논문 번역 수준이 당시의 네이버 파파고만도 못하던 시절이었다. 

누군가의 변화에 대한 진심을 지지

그리고 그로부터 수 해가 흘렀다. 약물 상호작용(drug interaction), 네트워크 분석(network analysis), 연관 규칙 분석(association rule analysis)은 코딩 몇 줄이면 구글에서 검색되는 모든 문헌을 자동으로 조합해 그림 1개로 요약해주게 되었다. 

한의약 데이터베이스 구축을 위한 연구에 역대 대규모의 R&D가 투자되었으며, 지금 건강보험심사평가원 자료의 한의약 비율은 체감상 5배 이상은 증가한 것 같다(필자 개인적으로는, 그래도 아직 빅데이터 연구를 수행하기에는 자료의 양이나 질이 모자란다고 생각한다). 

그리고 이러한 변화가, 절대 바뀌지 않을 것 같았던 한의계 내부의 분위기도 바꾸었고, 국가 고시 시험과 한의과대학 교육 과정을 바꾸었으며, 법원의 판결을 바꿔냈다. 추나요법이 처음 급여화되었을 때 다 같이 박수치던 그 시절에서, 불과 10년 정도가 흘렀는데, 지금은 너도나도 프로브를 잡고 있는 게 신기할 따름이다. 

나는 이 변화가 각자의 자리에서 한 사람, 한 사람의 움직임이 만들어낸 변화라고 생각한다. 그리고 그 움직임은 분명, ‘환자를 좀 더 잘 보고 싶다’라는 그 마음으로 시작되었을 것이라 믿어 의심치 않는다. 그러니 지금도, 앞으로도 누군가의 변화에 대한 진심을 읽고 지지해주는 분위기가 유지되기를 바라며 글을 마친다.