‘원격의료’ 시각차 여전···新 전략 필요

코로나19 이후 제한적으로 원격의료가 시행되고 있는 한편 원격의료를 바라보는 환자와 의사간의 시각차가 여전히 존재하고 있다. 

이에 따라 향후 원격의료의 생태계 형성을 위한 새로운 전략이 필요하다는 의견이 나와 주목된다. 

한국보건산업진흥원은 최근 발간한 보건산업동향 브리프를 통해 “코로나19 팬데믹이 시작되었을 때 의사와 환자 모두 원격의료를 적극적으로 수용했지만, 지난해 중반을 기점으로 원격의료를 바라보는 시각의 차이가 존재하면서 원격의료에 대한 수용성은 감소세를 보이고 있다”고 평가했다. 

보고서는 원격의료가 의료현장에서의 수용성을 높이기 위해서는 임상적으로 적절한 설정 및 환자의 욕구와 니즈 평가, 환자와 이해관계자들의 명확한 의사소통이 중요한 요인으로 작용한다고 강조했다. 

먼저 임상적 적절성은 원격의료의 활용도를 높이는 방법과 장소를 결정하는 가장 중요한 변수라는 설명이다. 

보고서는 “설문조사에서 의사의 거의 절반이 원격 의료가 만성 질환의 치료에 적절하며, 38%가 환자의 건강에 심각한 변화가 있을 때 원격의료가 적절하다고 답했다”고 말했다. 

또한 원격의료에 대한 수요는 연령별, 소득별, 보험지급자별, 치료유형별로 다르게 나타나며 정신 및 행동 건강에 대한 원격의료 수요도가 높은 편이라고 평가했다. 

특히 보고서는 “원격의료를 선호하는 의사와 선호하지 않는 의사를 차등화해 가상진료 일정을 조정할 경우 의사와 환자에게 최상의 서비스 제공이 가능하다”면서 “의사와 협력해 새로운 운영모델의 정의를 만들어야 한다”고 제안했다. 

이에 더해 원격의료 서비스 제공자는 대면진료와 비대면진료가 각각 안전하고 효과적으로 수행할 수 있으며, 치료의 연속성 측면에서 중요하다는 것에 대해 환자와 지속적으로 상담해 인식시키는 것이 필요하다고 강조했다. 

한편 인공지능(AI)이 헬스케어 분야에서 기술의 빠른 확산과 효과적인 진료 등 높은 성장 잠재력에도 불구하고 채택이 지연되는 이유로 알고리즘에 대한 신뢰 부족, 데이터 수집의 제약 요인 등을 꼽았다. 

보고서는 “결함이 있는 솔루션을 생성할 위험이 있는 알고리즘 편향으로 인한 투명성 결여는 AI에 대한 신뢰를 감소시키고 채택을 감소시킬 수 있는 요인으로 작용할 것”이라고 지적했다. 

데이터 수집의 제약요인과 규제 장벽, 인센티브 불일치 역시 의료현장에서 채택되지 않는 원인이다. 

의료 데이터는 수집하기 어렵고 접근하기 어려운 경우가 많아 불완전한 경우가 존재하기 때문에 데이터를 여러 병원 또는 의료 제공자 간 통합하기 어려운 문제에 직면하게 되는 것이다. 

더불어 알고리즘 및 데이터 문제들은 개인정보보호 규정으로 의료 데이터 수집과 풀링(pooling)이 어려우며, 의료 제공자와 AI 개발자 사이에 책임소재에 대한 불명확성 등 규제 장벽이 발생하게 된다. 

이에 보고서는 “헬스케어 분야의 의사 결정자들이 AI 채택을 확대하기 위해서는 AI 알고리즘에 대한 신뢰확대, 데이터 접근성 확대, 프라이버시, 복잡한 승인 절차, 책임 소재 등과 관련된 규제에 대한 재검토가 요구된다”며 “직무 간의 상이한 관점을 고려한 정책 수립이 필요하다”고 제안했다.