ILO '한국 병원 간호 현장 AI 도입 실태' 분석
"현장서 확인된 문제 바탕으로 한 기술 설계가 성공 조건"
[2026년 5월 15일]
간호 업무에 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 실제 의료 현장에서는 기술 종류에 따라 평가가 엇갈리는 것으로 나타났다.
물류 로봇이나 장비 위치추적 시스템(RTLS)처럼 반복 업무를 줄여주는 AI는 간호사들의 만족도가 높았던 반면, 낙상 예측 AI와 욕창 판독 AI 등 임상 판단을 지원하는 시스템은 오류와 추가 확인 부담으로 현장 신뢰를 얻는 데 한계를 보였다는 분석이다.
국회도서관은 지난 14일 발행된 '금주의 보고서'에 게재한 국제노동기구(ILO)의 ‘대한민국 간호 분야의 인공지능(AI) 도입과 과제(Nursing and Artificial Intelligence in the Republic of Korea)’를 통해 이같이 전했다. ILO가 지난달 발표한 이 보고서는 서울 소재 상급종합병원을 중심으로 간호사 인터뷰와 현장 관찰 등을 통해 AI가 실제 간호 노동에 미치는 영향을 분석했다.
보고서에 따르면 간호 현장에서 가장 긍정적인 평가를 받은 기술은 물류 로봇 ‘매직카트(Magic Cart)’와 장비 위치추적 시스템(RTLS)이었다. 이들 시스템은 병동 내 물품 재고 확인이나 의료장비 탐색처럼 반복적이고 소모적인 업무를 줄이는 데 효과를 보였다.
비뇨기과 병동에 근무하는 간호사 A씨는 “예전에는 간호사들이 저녁마다 들어온 물품 수량이 맞는지, 필요한 물품이 제대로 왔는지 모두 직접 확인해야 했다”며 “지금은 전 과정이 시스템화돼 물류업체가 담당하게 됐고 업무 부담이 크게 줄었다”고 말했다.
RTLS 역시 의료장비 위치를 실시간으로 확인할 수 있도록 하면서 간호사들의 업무 부담을 줄였다. 특히 RTLS 장비 추적 시스템 도입으로 장비를 찾기 위해 1~2시간 일찍 출근하던 관행이 사실상 사라졌다고 보고했다. 간호사 B씨는 “예전에는 한 시간 정도 일찍 출근해야 했지만 이 기술 덕분에 해당 업무가 크게 줄어 이제는 정시에 출근할 수 있게 됐다”고 했다.
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[출처 : 청년의사 https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=3039251]