KMI 헬스케어총서 01

로봇 공존 시대, 미래 병원의 생존 전략을 담다

 

청년의사가 기획·편집하고 KMI 한국의학연구소가 제작 후원한 ‘KMI 헬스케어총서’는 보건의료 정책, 인문사회의학, 의료커뮤니케이션을 비롯해 최근 중요성이 부각되는 미래 의료, 환자 경험, 병원 혁신, 의료 산업 등 보건의료 분야 전반의 핵심 지식과 통찰을 아우르는 단행본 시리즈다. 양적으로나 질적으로 부족했던 해당 분야의 우수 도서를 꾸준히 발굴하여 한국의 의료 제도와 의료 문화, 관련 산업 발전에 기여하고자 기획되었다. 본 총서는 향후 20권까지 출간될 예정이며, 그 첫걸음으로 ‘로봇과 병원의 공존’이라는 가장 시의적절하고 혁신적인 주제를 선보인다.

KMI 헬스케어총서의 첫 번째 책인『병원이 로봇을 만났을 때』는 현직 의사가 실제 병원 현장에 도입된 서비스 로봇의 실제 운용 사례를 기반으로 로봇의 역할과 한계, 미래 의료 시스템의 방향성을 조망한 책이다. 저자는 한림대학교 성심병원 방사선종양학과 교수로, 2019년부터 커맨드센터를 설립해 의료 AI, 데이터 기반 진료 시스템, 서비스 로봇을 실제로 운용해 왔다.

이 책은 수술 로봇이나 재활 로봇 같은 첨단 의료기기가 아닌 물품 운반, 환자 안내, 방역 수행 등 병원 내 일상 업무를 담당하는 ‘일상형 서비스 로봇’의 도입과 적용 과정을 생생하게 기록했다. 더불어 고령화 사회의 돌봄 위기 속에서 로봇이 ‘사회적 돌봄 인프라’로서 어떤 역할을 할 수 있을지에 대한 고민과 해법, 그리고 미래 병원 혁신의 로드맵까지 제시한다. 『병원이 로봇을 만났을 때』는 로봇 기술의 이상과 현실 사이를 잇는, 인력난 시대 ‘미래 병원의 생존 전략서’라 할 수 있다.

[목 차]

서문

 

제1장 의료 현장에 투입된 서비스 로봇

병원에서 로봇이 진짜로 일한다고요?

로봇 서비스 6만 건이 중요한 이유

병원에 로봇이 정말 필요할까?

로봇의 도움이 절실한 다양한 수요처들

 

제2장 지금 로봇은 어디까지 왔을까?

현재 서비스 로봇의 수준

로봇 도입 전에 하게 되는 걱정

로봇 도입 후에 실망하게 되는 점

로봇이 잘하는 일, 잘 못하는 일

 

제3장 로봇이 일하는 현장: 병원 실전 사례

약제 배송 - 업무 조정 사례

배송을 위한 인프라 구축 사례

검체 배송 - 업무 프로세스 변경 사례

실외 배송 - 다중 로봇 활용 사례

실외 배송 - 로봇 친화 생태계 구축 사례

환자 안내 - 고령층 친화적 로봇 사용 사례

환자용 물품 배송 - 취약자를 위한 서비스 사례

로봇이 인간에게 주는 가치는 ‘일’만이 아니다

 

제4장 로봇 도입, 이렇게 준비해 보자

0단계 - 나를 알기

1단계 - 로봇 알기

2단계 - 로봇 맞이할 준비하기

3단계 - 로봇이 살 터전 마련하기

4단계 - 로봇, 계속 써야 하는 걸까

미래를 위한 전담 조직의 필요성

 

제5장 미래를 위한 준비

로봇의 시대가 온다

로봇 시대, 우리 사회는 무엇을 준비해야 할까

 

맺음말

[본 문]

로봇을 많이 활용해 본 경험은 매우 중요하고 가치 있는 자산입니다. 로봇 활용에 대해 그만큼 많은 데이터를 축적했다는 의미이기 때문입니다. 로봇의 주행 로그, 각 단계별 소요 시간, 사용 빈도처럼 로봇 자체에서 생성되고 기록되는 정량적 데이터는 향후 AI 학습 및 다양한 시뮬레이션 등의 추가적인 기능 개발을 위해 활용될 것입니다. 여기에 더해, 실제 로봇 운영 과정에서 발생하는 다양한 문제 상황, 문제 발생 패턴, 사용자 경험, 예기치 못한 운영 환경 변수 등은 정성적 데이터로서 매우 중요한 의미를 가집니다. 이처럼 현장 사용에서 얻어진 로봇의 데이터는 더 나은 로봇 운영 전략을 설계하고, 시스템을 개선하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이는 단기간에 확보하기 어려운, 정말 중요한 가치를 가지는 데이터입니다. _23p

 

 

현재, 상용화된 적당한 가격의 로봇은 대략 7세 어린이 수준이라고 생각하면 가장 적당할 것 같습니다. 기본적인 대화는 가능하고 시킨 일의 열에 아홉 정도는 제법 잘 해내지만, 한 번씩 어이없는 실수를 해서 완전히 믿고 맡기기엔 다소 미흡합니다. 그래서 ‘차라리 내가 직접 하고 말지’ 하다가도, 정말 바쁠 때는 ‘그래도 이 정도면 기특하고 고맙네’라는 생각이 들게 하는 존재가 바로 지금의 서비스 로봇입니다. 아마 머지않은 미래에는 7세가 아니라 15세 청소년 내지, 어른처럼 일 잘하는 로봇이 등장하게 될 것입니다. 그렇게 되면 지금보다 훨씬 더 신뢰하고 다양한 업무를 맡길 수 있겠지요. 하지만 그때까지는 현재 수준의 로봇에, 사람이 적응하며 살아야 할 것 같습니다. _49p

 

 

로봇을 어떤 업무에 투입할지 결정할 때는 세 가지 요소를 고려해야 합니다. 첫째, 로봇이 해당 업무를 정확히 수행할 수 있는가. 둘째, 그 업무를 로봇이 대신했을 때 누구에게 도움이 되는가. 셋째, 비용 대비 효과가 충분한가입니다. 현재 로봇은 도입뿐만 아니라 운영, 유지·보수에도 많은 비용과 노력이 소요됩니다. 따라서 도입한 로봇은 반드시 효율적으로 가동되어야 합니다. 예를 들어 하루에 한 번만 일하고 대부분의 시간을 대기만 한다면, 비싼 로봇을 도입할 이유가 없습니다. 이러한 관점에서 볼 때, 배송 빈도가 잦고 서비스 요구도가 높은 ‘추가약 배송’은 로봇 도입 효과가 가장 큰 분야였습니다. 실제로 저희 병원의 약제 배송 로봇은 하루 약 70건의 배송을 수행하며, 월 320시간 동안 가동되고, 총 200km를 이동합니다. 이를 주40시간 기준으로 환산하면 직원 2명이 담당할 수 있는 업무량에 해당합니다. _80p

 

 

저희 병원은 현재 환자의 가정에 설치해 드리는 홈케어 로봇 50대도 보유하고 있습니다. 이를 통해 병원이 아닌 공간에서도 로봇의 활용 가능성에 꾸준히 관심을 갖고 있습니다. 특히 노인 1인 가구의 경우, 약 복용 시간을 알려주거나 위기 상황을 감지하는 기능보다도 말벗이 되어주고 원하는 노래를 찾아 들려주는 기능이 더 중요한 역할이 될 수 있겠다는 생각을 하게 되었습니다. 앞으로 로봇과 인간의 관계는 앞으로 어디까지 발전할 수 있을까요? 정서적 반응을 이해하고 표현하는 인공지능 기술이 발전함에 따라, 로봇은 단순한 기계를 넘어 우리 삶 속에서 ‘정서적 동반자’로 더욱 깊이 자리 잡게 될지도 모릅니다. _142p

 

저희 병원에서도 처음 로봇 도입을 앞두고 고민하던 시절, 우리보다 먼저 로봇을 도입하여 성공적으로 운영하던 국립암센터에서 두 차례나 벤치마킹 기회를 제공해 주었습니다. 그 덕분에 로봇 사용 시 고려해야 할 요소, 발생 가능한 문제와 그에 대한 해결 방안에 대해 깊은 고민과 경험을 미리 공유 받을 수 있었고, 시행착오를 훨씬 줄일 수 있었습니다. 그런 이유로, 저희 커맨드센터는 로봇 사용 현장을 직접 보고 싶어 하는 20여 개 기관을 대상으로 벤치마킹 기회를 제공해 왔습니다. 단순히 같은 내용을 반복 설명하는 것이 아니라 방문 기관의 관심사에 따라 맞춤형 설명 자료를 준비하고, 직접 로봇 사용 현장을 함께 둘러본 뒤 최종적으로 방문 기관의 상황에 맞는 도입 방향을 함께 고민해 드리고 있습니다. 보통 2~3시간 정도 소요되는 과정이며 비용을 받는 것도 아니다 보니, 방문하신 분들이 종종 “저희한테 왜 이렇게까지 해 주시나요”라고 되묻기도 합니다. 그럴 때마다 저희는 늘 같은 대답을 합니다. “로봇을 잘 활용해서 도움을 받는 분들이 더 많아졌으면 좋겠습니다.” 그 과정에서 더 좋은 로봇이 시장에 등장하고, 가격은 낮아지고, 사용 편의성은 더 높아져서 결국 저희 병원도 더 나은 환경에서 로봇을 활용할 수 있기를 바라기 때문입니다. 이것이 바로, 저희가 로봇 생태계에 기여하고자 하는 이유입니다_179~180p

 

 

이러한 변화는 거스를 수 없는 시대적 흐름입니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 멀게 느껴졌던 AI는 이제 일상 속으로 깊숙이 들어왔습니다. 그리고 우리는 점점 이런 말을 자주 듣게 됩니다. “AI가 당신의 일자리를 뺏는 것이 아니라, AI를 잘 활용하는 사람이 AI를 잘 활용하지 못하는 당신의 일자리를 빼앗을 것이다.” 이 말은 더 이상 단순한 우려가 아니라, 현실이 되고 있습니다. 2025년 8월 스탠퍼드대학교에서 발표한 논문에 따르면, AI 노출이 많은 직군에서 22~25세 사회 초년생의 고용이 약 13% 감소한 것으로 나타났습니다. 사회 초년생은 대개 문제 해결이나 의사 결정과 같은 고차원적 업무보다는 단순하고 반복적인 업무를 담당하는데, 이런 업무들이 AI로 자동화되면서 점차 대체되고 있는 것입니다. 그 결과, 숙련자들은 사회 초년생에게 업무를 맡기고 그들을 훈련시키기보다 AI를 활용해 생산성을 유지하거나 높이는 선택을 하고 있었습니다. 로봇도 마찬가지입니다. 로봇을 얼마나 잘 활용하는지가 곧 기업의 경쟁력이 될 것입니다. 개인 차원에서도 로봇으로 대체 가능한 일자리, 로봇이 더 잘할 수 있는 일자리는 점차 사라지게 될 것입니다. 그 대신, 로봇과 함께하는 새로운 직업이 생겨날 것입니다. _224~225p