미국 최대 소아 전문 의료기관 중 하나인 보스턴 아동병원(Boston Children’s Hospital)이 OpenAI 기술을 임상·행정 인프라 전반에 내재화한 결과, 기존에는 진단이 불가능하다고 여겨졌던 희귀질환 40건 이상을 새로 확인하는 데 성공했다. 병원은 50개 이상의 자동화 워크플로우를 통해 연간 약 6만 시간의 업무 시간을 절감했고, 이를 금액으로 환산하면 700만 달러 이상의 인력 비용이 재배치됐다.
병원은 실험적 AI 도입 대신 조직 전체를 아우르는 ‘엔터프라이즈 AI 레이어’ 구축을 선택했다. 내부 ChatGPT 환경을 연구·임상·행정 팀이 공유 기반으로 활용하도록 설계해, 과거에는 수개월이 걸리던 신규 도구 개발 및 배포를 수일 내로 단축했다. 현재 전체 직원의 3분의 1 이상이 일상 업무에 AI를 활용하고 있다. 공급망 운영에서는 AI가 청구서 입력·라우팅·처리를 담당하고, 수술 일정 관리에는 임상 노트와 환자 상태를 분석해 수술실 배정 효율을 높이는 시스템이 도입됐다. 이를 통해 더 많은 환자가 더 빠르게 치료를 받을 수 있게 됐다고 병원 측은 밝혔다.
임상 분야에서 가장 주목할 성과는 희귀질환 진단 보조 시스템이다. 병원은 이를 ‘공동 유전자 전문의'(co-pilot geneticist)로 명명했다. 이 시스템은 유전체 데이터, 표현형 정보, 전 세계 의학 문헌을 통합 분석해 기존에는 수십 년 동안 원인을 밝히지 못했던 증례를 해결하는 역할을 한다. 최고혁신책임자 존 브라운스타인(John Brownstein)은 “문제의 핵심은 노력 부족이 아니라 인간 인지 능력의 한계”라고 설명했다. AI의 추론 능력이 유전 정보와 의학 지식을 결합하는 과정에서 그 한계를 보완했다는 것이다. 이 작업으로 신규 유전자 표적과 잠재적 치료 경로도 추가로 발견됐다.
보스턴 아동병원은 40개 이상 진료과에서 연간 약 100만 건의 외래 진료를 처리하는 세계 최대 규모의 소아 의료기관 중 하나다. 병원은 향후 AI를 임상 의사결정에 더 깊이 통합하고 진료과 전반으로 도구를 확장할 계획이며, OpenAI와의 협력을 통해 모델을 지속 고도화할 방침이다. 브라운스타인은 “모든 의학 지식을 갖춘 고도로 훈련된 의사를 곁에 두는 것을 원하지 않을 이유가 있겠느냐”고 말하며 AI가 의료 실천의 핵심 요소가 될 것이라는 전망을 제시했다.
