스탠퍼드의 ‘ChatEHR’, 의료현장 혁신 주도… 차트리뷰 시간 40% 단축

스탠퍼드 헬스케어가 개발한 AI 기반 의료 기록 질의 시스템 ‘ChatEHR’가 의료 현장에서 실질적인 변화를 이끌고 있다. 의료진이 생소한 명령어 없이 일상 언어로 환자 정보를 검색할 수 있는 이 도구는 응급실 차트 리뷰 시간 단축과 진료 효율 개선에 기여하며 기대 이상의 성과를 보이고 있다.

ChatEHR은 한 의대생의 질문에서 시작됐다. "ChatGPT처럼 건강기록과 대화할 수 있다면 어떨까?"라는 단순한 호기심이 기술 상용화로 이어진 것이다. 현재 스탠퍼드 병원에서는 응급환자 접수, 환자 이송 보고서 작성, 복잡한 병력 요약 등 다양한 업무에 ChatEHR을 활용하고 있으며, 응급의학과에서는 차트 리뷰 시간이 무려 40%나 줄었다는 초기 도입 결과도 나왔다.

스탠퍼드의 최고정보책임자(CIO)인 마이클 A. 페퍼(Michael A. Pfeffer)는 최근 AI 컨퍼런스 VB 트랜스폼에서 “어떤 기술보다도 의료진의 탈진을 줄이고 환자 중심의 진료에 다시 집중할 수 있게 해주는 중요한 도구”라고 설명했다. 그는 지난 20년 동안 의료 분야가 데이터를 디지털화하는 데는 성공했지만, 실제로 이를 혁신적으로 활용하지는 못했다고 지적하며, 대규모 언어모델(LLM) 기술이 그 한계를 넘어서고 있다고 덧붙였다.

실제로 ChatEHR 도입은 ‘파자마 타임’이라 불리는 야간 업무 부담을 완화하는 데도 일조하고 있다. 의사들은 근무시간 이후에도 행정 업무에 시달리는 경우가 많았지만, AI가 환자 메시지를 읽고 응답 초안을 제공하면서 이 부담을 줄여주는 것이다. 이에 대해 페퍼는 “시간이 절약되는 건 아니지만, 인지적 피로가 완화된다. 게다가 더 환자 친화적인 언어로 메시지가 전달되는 효과도 있다”고 분석했다.

향후에는 ChatEHR에 *에이전트* 기능도 통합해 암 치료 환자 같은 복잡한 진료 케이스에 대해 전문의 그룹이 병력, 영상, 유전체 정보, 임상시험 내역 등 다양한 자료를 하나로 모아 요약 보고서를 생성할 수 있도록 할 계획이다. 페퍼는 “ChatEHR은 의사를 대체하는 것이 아니라, 이들이 최종 결정을 내릴 수 있도록 다층적인 추천 요약을 제공한다. 이는 의료진 부족 시대에 직접적인 진료 역량을 끌어올리는 데 절대적 역할을 할 것”이라고 설명했다.

이 밖에도 스탠퍼드는 ‘SecureGPT’라는 자체 시스템을 통해 연구원들이 15개 이상의 대형 언어모델을 실험할 수 있도록 지원하고 있으며, 오픈소스부터 마이크로소프트 애저 같은 기업용 플랫폼까지 적절히 혼합·활용하는 유연한 접근 방식을 취하고 있다.

주목할 점은 AI 개발을 한 부서에만 맡기지 않고, 통합 조직 문화를 통해 추진하고 있다는 것이다. 데이터 과학자, 정보학 전문가, 의료정보 담당자, 간호정보 책임자 등 다양한 전문가가 함께 참여하는 구조로 설계해 복잡한 프로젝트를 효과적으로 소화하고 있다.

페퍼는 “AI는 특정 부서 전유물이 아니라 모든 의료진이 익숙해져야 할 하나의 도구”라며, “각 팀이 현장의 문제를 해결할 때 AI를 자연스럽게 활용하도록 하는 문화 조성이 핵심”이라고 강조했다.

의료계는 이제 단순한 기록 동기화가 아닌, 실질적으로 진료 질을 높이고 행정 부담을 줄이는 방향으로 AI 기술을 활용하고 있다. 스탠퍼드의 시도는 이 변화의 가장 선두에 서 있다고 해도 과언이 아니다.