인공지능(artificial intelligence, AI)을 포함한 새로운 디지털 기술이 현재와 미래 의료에 중요한 이슈가 되고 있는 가운데, AI기반 의료기술의 건강보험 적용은 어떤 형태가 적절한지에 대한 의견이 제기됐다.

기존 진단행위의 정확도 집중보다는 그동안 의료인이 하지 못하던 일에 적용하는 방향에 집중할 필요가 있다는 지적이다.

울산대 의과대학 서울아산병원 영상의학과 박성호 교수와 서울대 의과대학 서울대병원 영상의학과 최창민 교수, 가톨릭의대 서울성모병원 영상의학과 최준일 교수는 최근 ‘대한의사협회지’에 ‘인공지능의 의학적 활용에 대한 건강보험 적용: 영상의학 관점’이라는 주제로 기고를 게재했다.

전 세계적으로 인공지능((artificial intelligence, AI)이 중요한 미래의료 이슈로 떠오르면서, 국내에서도 AI기반 의료기술 개발과 함께 건강보험 적용 시도가 이어지고 있다.

우리나라에는 아직 의료 AI 기술에 대해 의료보험을 인정한 사례가 없지만, 건강보험심사평가원이 이미 2019년 12월과 2020년 12월 각각 영상의학 분야와 병리학 분야 AI기반 의료기술에 대한 혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인을 발표했다. 

해당 가이드라인에서는 AI 의료기술을 그 효과에 따라 4단계로 구분했는데, Level 1은 진료 업무 효율 향상을 통해 주로 의료기관의 부가적 이익창출 또는 간접비용 감소효과 도출이 가능한 경우, Level 2는 기존 행위와 유사한 수준의 진단능력을 가진 경우로 정했다. 

Level 3은 기존 행위 대비 현저하게 진단능력이 향상되거나, 새로운 진단적 가치를 창출하거나, 또는 치료 효과성이 있는 경우, 마지막으로 Level 4는 Level 3에 더해 비용 효과성을 입증한 경우로 구분해 Level 3과 4에 해당하는 AI 의료기술의 경우 건강보험 적용을 고려해볼 만 하다고 밝혔다. 

문제는, 해당 가이드라인이 환자의 편익과 비용효과성을 전제로 하는, 기존 건강보험의 원칙에 부합하게 만들어졌지만, 현재 우리나라에 나와있는 AI 의료기기들이 이 요건을 만족시키기는 쉽지 않다는 것.

연구팀은 “가이드라인이 만들어진 후 AI 의료기술에 대한 여러 건의 요양급여 여부 평가 신청이 있었으나, 아직 우리나라에 AI에 대해 건강보험 급여가 승인된 경우는 없다”며 “AI를 사용하더라도 기존 행위와 유사한 수준의 진단능력을 보일 경우에는 환자에게는 AI로 인한 추가의 편익이 없고, 만일 이득이 발생한다 하더라도 의료인이나 의료기관에 이득이 생기기 때문에 건강보험 적용을 하지 않는 것이 논리적”이라고 전했다.

이에 연구팀은 우리나라보다 앞서 AI 의료기술에 의료보험을 적용한 미국의 사례를 소개했다. 

미국은 지난 2020년 9월, Viz.ai, RapidAI, Aidoc 및 Avicenna AI사의 AI 기술에 대해 3년간 가산료를 지급하기로 했는데, 해당 AI는 뇌졸중이 의심되는 환자의 두부 컴퓨터단층촬영 검사를 분석해 혈전으로 인한 뇌의 혈관 폐쇄가 의심되는 경우 혈전용해술팀에게 즉시 응급 호출을 보내주는 역할을 하고 있다.

영상검사 업무가 많은 병원의 경우 해당 과정은 상당히 많은 소요시간이 걸려 제대로 이뤄지지 않을 가능성이 높은데, AI 의료기술을 도입해 해당 과정의 소요 시간을 단축했다는 점에서 효과성을 인정한 것이다.

연구팀은 “진단을 보조하는 AI를 사용하면서 단순히 기존에 하던 진단행위를 그대로 따르며 정확도를 높이려는 방식이 아닌 의료진이 하지 못하고 있던 일에 적용해 의료진과 AI의 적절한 협업을 만들어낼 수 있다면 궁극적 치료효과성을 높이고 의료보험 적용도 가능함을 잘 보여주는 사례”라고 지적했다.

또 한 가지 미국에서 보험급여를 적용하고 있는 AI 의료기술은 Digital Diagnostics사의 IDx-DR로, 당뇨병 환자의 안저 영상을 분석해 경증보다 심한 당뇨망막병증이 의심되는 환자와 안과 전문의의 확인이 필요한 환자를 선별하는 역할을 하고 있다.

해당 AI 기술은 AI가 독립적으로 안과 전문의의 검진이 필요한 환자와 안과 전문의의 추가 검진 필요 없이 1년 후 재검사를 하면 되는 환자로 결과를 구분하고 있는데, 현재까지 독립적 AI 의료기기로 허가된 사실상 유일한 예로 나타났다.

IDx-DR은 당뇨망막병증 의심 환자를 선별함으로써 미처 발견하지 않고 지나갔을 당뇨망막병증 환자를 조금이라도 더 찾아내서 치료의 기회를 제공하고, 해당 환자의 시력손실을 줄일 수 있다는 점에서 정확도가 아주 높지 않더라도 궁극적으로 환자들에게 도움이 되는 의료기술이다.

연구팀은 “AI의 정확도 자체보다는 AI를 이용해 현재는 하지 못하고 있는 새로운 의료를 가능하게 한다는 점이 더 중요하다”며 “이를 통해 새로운 가치를 만들어 내어 의료보험 적용이 가능하게 됨을 보여주는 사례”라고 강조했다.

이에 연구팀은 영상의학 분야 AI의 대부분은 진단보조 기능들이기 때문에 새로운 검사나 행위에 해당하지 않으며, 만일 이들에 대해서 건강보험이 적용된다면 별도의 수가가 아닌 가산료 형태가 적절하다고 제언했다.

연구팀은 “영상의학 분야에 가산료 형태의 건강보험 적용은 널리 이용됐다”며 “상근하는 영상의학과 전문의가 판독하는 경우 발생하는 가산료, 더 높은 화질의 영상을 얻을 수 있는 고자장의 자기공명영상을 사용할 때 주는 가산료, picture archiving and communication system(PACS) system이 영상의학과 진료에 도입됨에 따라 PACS의 설치 운영에 필요한 비용을 보상하기 위한 full PACS 가산료가 대표적 예”라며 “영상의학 분야 AI에 건강보험이 적용된다면 비슷한 방식으로 가산료를 먼저 고려해 볼 수 있을 것”이라고 강조했다.

이와 함께 연구팀은 “AI를 이용해 새로운 임상적 가치를 만들어 내기 위해서는, AI를 기존에 하던 진단행위에 단순히 반복 적용하거나 단지 정확도에만 집중하는 것이 아니라 그동안 의료인이 하지 못하고 있던 일에 적용, 의료인과 AI의 진정한 협업을 만들어 내려는 노력이 필요하다”고 밝혔다.

연구팀은 이어, “AI의 의료보험 적용에는 여러 가지 제도적, 사회적 요인들이 복합적으로 관여된다”며 “영상의학 분야의 AI에 보험 급여가 적용된다면 현재의 우리나라 건강보험 체계에서는 기존 의료행위 수가에 대한 가산료 형태가 가장 적절한 것으로 판단된다”고 전했다.

연구팀은 “AI가 의료의 새로운 영역임을 고려할 때 AI에 대한 보다 적절한 건강보험 적용을 위해서는 현재의 건강보험 급여 여부 결정 및 적용 체계와는 다른 새로운 방식을 추가로 고려해야 할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다.