보스턴 아동병원이 OpenAI와의 협력을 통해 AI를 임상·운영 인프라 전반에 통합시켰다. 단순한 실험이 아닌 핵심 전략으로 AI를 채택한 결과, 그동안 진단이 불가능했던 희귀병 40개 이상을 해명하고 운영 비용 700만달러(약 100억원)를 절감했다.

보스턴 아동병원은 세계 최대 규모 소아 의료 기관 중 하나다. 40개 이상의 전문 과목에서 연 100만 건에 가까운 외래 환자를 진료한다. 하지만 모든 의료 기관처럼 재정 압박과 행정 부담으로 시달린다. 공급망·청구·운영 팀은 청구서 처리, 일정 조율 같은 반복 업무에 인력을 소모했다.

임상팀은 다른 종류의 한계에 직면했다. 희귀병 사례는 단편화된 유전 데이터, 불완전한 임상 기록, 방대한 의학 문헌으로 얽혀 있다. 일류 연구 기관에서도 의사들은 진단에 필요한 정보를 충분히 빨리 통합할 수 없었다.

존 브라운스타인 보스턴 아동병원 최고혁신책임자(CIO)는 "문제는 노력이 부족한 게 아니"라며 "인간의 인지 능력 한계"라고 지적했다.

AI 인프라의 전환

초기에 병원은 문서화·번역 도구 같은 개별 AI 사용 사례로 시작했다. 하지만 이내 한계에 부딪혔다. 브라운스타인은 "일회적 솔루션에만 의존할 수 없다"고 말했다.

병원은 방향을 바꿔 '기업 AI 레이어'를 구축했다. 연구·임상·행정팀 전체가 쓸 수 있는 내부용 ChatGPT 환경이다. AI를 도구 모음이 아닌 공유 기반으로 취급함으로써, 새로운 기능을 빠르게 개발·배포할 수 있게 됐다.

이 시스템은 각 팀이 자신의 역할에 맞게 AI와 상호작용하도록 한다. 내부 데이터 접근, 의학 문헌 종합, 업무 흐름 최적화 등이 가능하다. 안전성·모니터링·평가 거버넌스도 함께 구축됐다.

이 전환으로 개발 사이클이 단축됐다. 과거 수 개월이 걸리던 도구가 이제는 며칠 안에 배포된다. 운영 수요와 임상 필요에 신속하게 대응할 수 있게 된 것이다.

현재 직원의 1/3 이상이 일상 업무에서 AI를 활용한다. 임상·연구·행정 기능을 아우른다.

50개 자동화, 700만 달러 절감

병원은 먼저 측정 가능한 운영 효과를 낼 수 있는 영역에 집중했다.

공급망 운영에서 AI는 이제 청구서 수집·라우팅·응답을 관리한다. 병렬로 수술 일정 배치에도 적용했다. 임상 기록을 분석해 환자 중증도를 추정함으로써 수술실 시간 배치를 개선한다. 이로써 일정을 더 앞서 계획할 수 있게 되고, 병상 이용률이 올라가며, 더 많은 환자가 빠르게 진료를 받을 수 있다.

의사들은 AI를 의사결정 보조로, 복잡한 임상 정보 종합에 쓴다. 연구원들은 데이터 분석과 환자군 구성에 활용한다. 행정팀은 문서 작성·코딩·업무 개선에 의존한다.

병원은 이 모든 변화를 측정 가능한 성과로 연결했다. 50개 이상의 자동화를 통해 6만 시간(약 700만달러, 약 100억원 규모 노동력 재배치 상당)을 절감했다.

브라운스타인은 "핵심은 사람들이 있는 곳에서 만나는 것"이라고 강조했다.

희귀병 진단의 패러다임 전환

운영 효율 개선과 병행해, 병원은 임상 발견에 AI를 투자했다. '협력 유전학자(co-pilot geneticist)'를 개발한 것이다. 유전 데이터, 표현형 정보, 전 세계 의학 문헌을 통합한다.

의학 분야의 가장 어려운 과제 중 하나인 희귀병 진단—수년간 설명 불가능했던 사례들을 풀어내는 것이 가능해졌다.

결과적으로 이전에는 진단 불가능했던 희귀병 40개 이상이 해명됐다. 새로운 유전자 타깃과 잠재적 치료 경로 발견으로도 이어졌다.

브라운스타인은 "유전 정보, 표현형 정보, 문헌 검색, AI의 추론을 결합해 가족들에게 답을 전달한다. 이전에는 불가능했던 진단이 이제 가능해졌다"고 말했다.

환자와 가족에겐 즉시적이고 실질적인 영향이다. 과거 미해결로 남은 사례들이 이제 답을 주고 있으며, 일부는 새로운 치료 방향까지 제시한다.

"이전에는 상상할 수 없었던 일이지만, 이제 수많은 가족에게 희망을 주고 있다"고 브라운스타인은 덧붙였다.

의료 AI의 미래

보스턴 아동병원의 다음 단계는 더욱 깊은 임상적 통합과 광범위한 도입이다. 리더십은 사용량과 임상적 영향 확대에 큰 기회를 본다.

병원은 임상 의사결정에 AI를 더욱 긴밀하게 내장하고, 도구를 여러 전문과에 확대하며, OpenAI와의 협력을 통해 모델을 지속 정제할 계획이다.

장기적으로 AI는 의료 행위의 핵심 구성요소가 될 것으로 예상된다.

브라운스타인은 "능력 있는 의사와 세계 의학 지식을 모두 곁에 둔다면, 왜 그러지 않겠는가"라고 반문했다.

보스턴 아동병원에서 AI는 이제 진료·연구·발견을 지탱하는 인프라로 자리잡고 있다. 임상의와 환자 모두에게 가능성의 범위를 재정의하고 있다.