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서울성모·은평성모병원 필두 '인공지능(AI) 음성 인식' 대세
주요 대학병원, 기술 도입·적용 활발···진료 효율성 제고·신속 정확한 판독 가능
[ 2021년 08월 11일 05시 04분 ]

[데일리메디 구교윤 기자] 스마트병원 구축을 위한 혁신 전략이 화두에 오르면서 최근 국내 주요 대학병원이 인공지능(AI) 음성인식 전자의무기록 솔루션을 앞다퉈 도입하고 있다.

특히 서울성모병원과 은평성모병원은 음성인식으로 전자간호기록(ENR, Electronic Nursing Recor) 시범 사업을 확대 운영하면서 전자건강기록(EHR, Electronic Health Record) 개발에도 박차를 가하고 있어 향후 추이가 주목된다. 

이 프로젝트가 완성될 경우 앞으로 의무기록지 작성 시간을 단축, 진료 효율성과 판독 정확성 측면에서 획기적인 계기가 마련될 전망이다.
 

가장 최근 한양대병원 영상의학과와 핵의학과는 셀바스에이아이 AI 음성인식 솔루션 '셀비 메디보이스'를 도입했다.

셀비 메디보이스는 의료진이 엑스레이, MRI, CT 영상 판독 결과를 구두로 말하면 이를 인식해 실시간으로 문서화하는 기술이다.

현재 국립암센터 영상의학과와 핵의학과, 세브란스병원, 한림대동탄성심병원, 제주대병원, 충남대병원, 강원대병원 등에서 사용하고 있다.

앞서 금년 4월에는 인하대병원이 뷰노 AI 음성인식 솔루션 ‘뷰노메드 딥ASR' 도입 소식을 전했다.

뷰노메드 딥ASR도 의료진이 구두로 말하는 판독 내용을 실시간으로 문서화하는 기술이다. 현재 인하대병원, 서울아산병원, 이대목동병원, 이대서울병원, 용인세브란스병원, 가천길병원, 경북대병원, 강남성심병원, 대한영상진단협회 등 대형병원 20여 곳에서 사용하고 있다.

고대안암병원과 서울·은평성모병원은 퍼즐에이아이와 자체 기술을 개발하기도 했다.

고대안암병원은 'Voice EMR 연구회‘를 구성해 그동안 36만여 건의 의료 스크립트와 음성녹음 기록을 수집했으며, 이를 바탕으로 영상의학과, 핵의학과, 병리과, 순환기내과, 치과, 응급의학과, 중환자외과 등 7개 진료과 음성인식 모델을 개발했다.

전 세계 인공지능(AI) 음성인식 시장 급속 증대 전망 속 국내도 청신호


대학병원이 AI 음성인식 솔루션에 관심을 보이는 이유는 의료진 업무 효율성을 높일 수 있기 때문이다.  실제 이 같은 긍정적인 평가에 전 세계 AI 음성인식 시장도 해마다 성장하고 있다.

한국신용정보원에 따르면 2020년 전 세계 AI 음성인식 시장은 122억 달러를 넘어설 전망이다. 오는 2022년에는 168억 달러, 2025년에는 432억 달러를 돌파할 것으로 예상된다.

실제 미국 마이크로소프트(MS)는 일찍이 AI 음성인식 기술에 주목했고, 지난 4월 뉘앙스커뮤니케이션을 197억 달러에 인수하기도 했다.

뉘앙스커뮤니케이션은 애플 음성인식 비서인 '시리' 개발에 참여한 기업으로 의료 분야에 특화한 기업이다. 미국 병원 77%가 뉘앙스커뮤니케이션 솔루션을 사용하는 것으로 알려졌다. 

우리나라의 경우 아직까지 일부 대형병원에서만 AI 음성인식 솔루션을 사용하고 있지만, 차츰 도입율이 확대될 것이라는 게 전문가 의견이다.

은평성모병원 전자의무기록 연구소장을 맡고 있는 김병국 교수는 "AI 음성인식 기술이 궁극적으로 의료진 편의를 높이는 기술로 자리잡을 것"이라며 긍정적인 전망을 내놨다.

김 교수는 "의료진이 의무기록지를 작성하는데 업무시간 절반 가량을 사용한다는 보고가 있을 만큼 병원에서는 의무기록지를 작성하기 위해 많은 시간을 할애하고 있다"면서 "AI 음성인식 기술이 의료진 피로도를 줄이는데 큰 역할을 할 것"이라고 말했다.

특히 그는 "외래뿐만 아니라 수술이나 검사, 처치, 회진, 응급상황 등 실시간으로 기록을 할 수 없는 상황에서 AI 음성인식 기술이 큰 도움이 된다"고 강조했다.

과거 지적받아온 인식률 문제도 일찍이 해결했다는 게 김 교수 설명이다.

김 교수는 "한국의 경우 한국어와 영어, 의학용어를 혼용해 사용하다 보니 인식률을 높이는게 큰 과제였는데, 최근 딥러닝 기술을 적용하면서 오히려 타이핑을 할 때보다 빠르고 정확한 기록이 가능해졌다"고 전했다.

그러면서 "이제 진료과 마다 최적화한 맞춤형 솔루션과 직종에 상관없이 하나로 통합된 솔루션을 개발하는 것이 과제로 남은 상태"라고 부연했다.

yun@dailymedi.com
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