신생아중환자실이 맞닥뜨린 인력난
저출산 시대에도 고위험 신생아는 오히려 늘어나고 있습니다. 고령 임신과 난임 시술, 다태아 임신 증가로 체중 1kg 미만의 초극소저체중아까지 늘었는데요. 반면 이들을 돌볼 신생아 세부전문의와 전담 간호인력은 절대적으로 부족한 상황입니다. 24시간 섬세한 관찰이 필수적인 신생아중환자실(NICU)은 인력난으로 운영에 큰 어려움을 겪고 있습니다.
특히 500g 수준의 초저출생아는 아주 작은 변화에도 생명이 위험해질 수 있는 고위험군입니다. 인적 자원만으로는 미세한 징후를 놓치기 쉽고, 이는 곧 의료 사고로 이어질 수 있습니다. 이런 현실 속에서 의료 현장은 새로운 돌파구를 찾고 있는데요.
AI가 바꾸는 치료의 목표
2020년을 기점으로 AI 기술이 NICU에 본격적으로 적용되면서 환경은 크게 달라졌습니다. 방대한 의료 데이터를 활용해 실시간으로 신생아의 상태를 분석하고, 응급 상황이나 합병증을 미리 예측하는 시스템이 도입되었습니다. 이는 의료진이 놓칠 수 있는 미세한 신호까지 포착해 최적의 치료 시점을 결정하는 데 기여하고 있습니다.
성 니콜라스 어린이병원 김현호 교수 연구팀은 미숙아의 퇴원 시점 뇌 영상을 분석해 향후 발달을 예측하는 AI 연구를 진행했습니다. 과거에는 생존이 최우선이었다면, 이제는 발달지연 위험을 미리 예측해 조기 재활과 맞춤형 치료를 유도하는 방향으로 목표가 옮겨졌습니다. 단순히 살리는 것을 넘어 건강하게 성장할 수 있도록 돕는 것이 새로운 치료 기준이 되고 있습니다.
연구는 뇌 영상 분석에서 미숙아망막병증, 뇌실내출혈, 선천성 심장질환의 발달 예후까지 확대되었습니다. 위험도가 높은 아이에게는 조기 개입을, 낮은 아이에게는 불필요한 검사를 줄이면서 의료 자원을 효율적으로 배분하고 있습니다.
의사를 대체하지 않는 이유
AI의 도입이 확대되면서 의사를 대체할 것이라는 우려도 나오지만, 현장의 시각은 조금 다릅니다. 김현호 교수는 AI가 의료진을 대체하는 것이 아니라 진료를 보조하는 도구가 되어야 한다고 강조합니다. 실제로 환자의 상태와 가족 상황까지 종합해 최종 판단을 내리는 것은 여전히 의료진의 몫입니다.
다만 실제 임상의가 AI 개발에 참여하는 경우가 부족하다는 현실적 한계도 지적됩니다. 의료진의 경험과 데이터가 결합된 'AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템'이 제대로 자리 잡으려면 현장의 목소리가 더 적극적으로 반영되어야 합니다. 그래야 비로소 신생아들의 생존율과 건강한 성장이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있을 것입니다.