AI시대, 의사의 미래

대체될 것인가, 진화할 것인가

7장. 수입의 변화와 새로운 수익 모델

“AI가 의료의 판을 바꾸면, 의사의 지갑도 바뀐다.”

7.1. AI 도입이 의사 수입에 미치는 영향

7.1.1. 반복·표준화 업무의 가치 하락

“어제까지 수익이던 일이, 오늘부터는 무료 서비스가 된다.”

사라지는 청구서

2040년, 한 영상의학과 의사가 병원 수익 보고서를 보며 한숨을 쉽니다.
불과 10년 전만 해도 CT·MRI 판독은 병원의 황금알이었지만,
이제 대부분의 판독은 AI가 무료 또는 초저가로 제공합니다.

AI 시스템은 24시간 내내,
수천 장의 영상을 0.001초 단위로 분석하고,
판독 정확도는 인간 평균보다 3~5% 높습니다.
보험사와 병원 경영진은 이렇게 말합니다.

“굳이 사람이 할 필요가 없으니, 수가를 조정합시다.”

무너지는 가격, 사라지는 자리

단순 혈액검사 판독, 기본 영상 진단, 표준 수술 절차…
AI가 더 빠르고 정확하게,
게다가 인건비 없이 수행할 수 있는 영역의 가격은
눈에 띄게 떨어집니다.

이전엔 한 건당 수십만 원이던 행위가
이제 ‘AI 기본 패키지’에 포함돼 무료로 제공됩니다.
의사는 그 업무에서 수익을 얻을 수 없게 됩니다.

더 이상 안전지대는 없다

한때 의사들이 “이건 최소한의 생계 보장 업무”라 믿던
표준화된 진료 행위가
AI의 등장과 함께 수익성이 0에 수렴하는 시대가 열립니다.

정리
AI 시대의 첫 번째 경제 충격은
‘누구나 할 수 있는 일’이 아니라
‘누구나 할 수 없다고 믿었던 일’에서 시작됩니다.
반복·표준화 업무의 가치 하락은
의사의 경제 지형을 가장 먼저 흔드는 지진입니다.

7.1.2. 고난도·복합 판단 업무의 프리미엄 상승

“데이터는 많지만, 결론을 내릴 사람은 여전히 귀하다.”

AI가 멈추는 순간

2045년, 대학병원 컨퍼런스룸.
AI 진단 시스템은 환자의 유전자, 생활 습관, 과거 병력, 환경 데이터를 모두 분석해
치료 경로 3가지를 제시합니다.
정확도 98%, 효율성 최적화.
그런데… 의사들이 가만히 화면을 바라봅니다.

이 환자는 다문화 가정 출신,
치료비 지원이 불안정하고,
종교적 이유로 특정 시술을 거부합니다.
이제부터의 판단은 데이터에 없습니다.

인간이 내리는 결정

주치의가 말합니다.

“1번 치료가 의학적으로 최선이지만, 환자가 끝까지 버틸 수 없습니다.
2번과 3번을 절충해, 생활을 유지할 수 있는 치료를 합시다.”

이 결론을 내리는 데는
의학 지식, 윤리 감각, 사회적 이해, 심리 판단이 모두 필요합니다.
이런 복합 판단은 AI가 제시하는 ‘정답’보다 훨씬 가치가 높습니다.

프리미엄의 이유

AI가 대체하지 못하는 복합·맞춤형 의사결정은
의료 현장에서 희소성이 폭발적으로 높아집니다.
환자와 병원, 보험사 모두
“결국 마지막 결정은 그 사람이 해줘야 한다”고 말합니다.

결과적으로,
이 영역의 의사는 더 높은 수익과 더 강한 협상력을 가지게 됩니다.

정리
AI가 할 수 있는 일이 많아질수록,
AI가 할 수 없는 일을 할 수 있는 사람의 가치는 기하급수적으로 올라갑니다.
미래의 프리미엄은 ‘데이터 분석력’이 아니라
데이터 밖에서 길을 찾는 능력에서 나옵니다.

7.1.3. 수익 구조 재편의 초기 징후

“변화는 조용히, 그러나 확실하게 시작된다.”

첫 번째 신호 – 수가표의 붉은 줄

2042년, 전국 의료수가 개정안 발표 날.
표준 영상 판독과 기초 검사 항목 옆에
붉은 줄과 함께 작은 글씨가 붙습니다.

“AI 자동 판독 적용 시, 의료인 수가 50% 감액”

의사들의 단체 채팅방이 술렁입니다.
“이거 시작된 거 아냐?”
“앞으로 줄 건 다 줄이겠네.”

두 번째 신호 – 병원의 선택

중형 병원 원장이 AI 진단 패키지를 도입한 뒤
단 6개월 만에 인건비가 15% 절감됐다는 보고서를 받습니다.
그는 냉정하게 결정을 내립니다.

“이 정도면 영상 판독 전문의 2명은 줄여도 되겠어.”

세 번째 신호 – 환자의 인식 변화

젊은 환자들은
“사람보다 AI가 더 정확하다던데요?”
“AI 판독은 무료죠?”
라는 질문을 아무렇지 않게 던집니다.
의사의 전문성이 ‘기본 옵션’이 아니라
‘추가 요금 서비스’처럼 취급되기 시작한 겁니다.

변화의 속도

이 세 가지 신호는 아직 작은 물결 같지만,
의료 현장에서는 이미 판도가 바뀌고 있습니다.
병원은 ‘사람이 해야 하는 일’과 ‘AI가 하면 되는 일’을 재정의하고,
수가표는 그 구분을 금액으로 새기고 있습니다.

정리
AI 도입의 경제적 변화는
폭발음 없이, 수가표의 작은 줄과 병원 인력 구조 조정,
그리고 환자의 한마디에서 시작됩니다.
이 신호를 읽지 못하는 의사는
10년 뒤 판에서 밀려날 가능성이 높습니다.

7.2. 수입 편차 확대 가능성

7.2.1. AI를 잘 쓰는 의사 vs 그렇지 못한 의사

“같은 진료과, 같은 환자 수… 그러나 월말 수입은 두 배 차이.”

같은 병원, 다른 세계

2045년, 한 종합병원 내과.
A 의사는 AI 진단 도구를 능숙하게 활용합니다.
진료 시작 전, 환자의 생활 데이터와 검사 결과를 미리 분석해
진료 시간은 절반으로 줄이고,
환자가 묻기도 전에 다음 단계 치료 계획을 제시합니다.

B 의사는 AI를 “아직 믿을 수 없다”며
여전히 종이 차트와 손계산에 의존합니다.
환자 상담 시간은 길지만,
진단의 속도와 효율성에서 이미 A에게 밀립니다.

결과의 격차

A 의사는 하루에 30명의 환자를 보고
고난도 케이스에 더 많은 시간을 투자합니다.
병원은 A 의사에게 더 많은 복합 환자와 VIP 환자를 배정합니다.
B 의사는 하루 15명 진료에 그치고,
단순 처방 환자 위주로 배정받습니다.

월말 수입 차이?
같은 병원, 같은 경력인데도 두 배 이상 벌어집니다.

이유는 단순하다

AI를 잘 쓰는 의사는

진료 효율이 높다 → 더 많은 환자와 더 복잡한 케이스를 처리

환자 만족도가 높다 → 재방문·추천 환자 증가

병원 입장에서 ‘투자 대비 수익률’이 높다

AI를 쓰지 못하는 의사는

진료 효율이 떨어진다

병원과 환자 모두에게 덜 매력적인 선택지가 된다

정리
AI 시대의 의료 현장은
같은 면허증을 가진 의사라도
기술 활용력에 따라 완전히 다른 경제 지형을 걷게 만든다.
AI를 거부하는 건 단순한 기술 선택이 아니라,
경제적 생존을 포기하는 선택일 수 있다.

7.2.2. 지역·병원 규모별 격차

“같은 수술이라도, 어디에서 받느냐에 따라 시대가 달라진다.”

서울의 대형병원 – 미래가 이미 온 곳

2048년, 서울 한복판의 초대형 병원.
로비에는 AI 건강 스캔 게이트가 설치돼,
환자가 들어서는 순간 체온, 혈압, 혈중 산소, 스트레스 지수까지 자동 측정됩니다.
진료실에 들어가면 의사 옆 모니터에
AI가 환자의 최근 생활 패턴과 잠재 질환 리스크를 3D 그래프로 띄웁니다.

수술실에서는 로봇 팔이 움직이고,
원격 모니터링 팀이 다른 나라 환자까지 동시에 관리합니다.
대형병원은 최신 AI 장비와 데이터 네트워크를
보험사·제약사·정부 지원까지 묶어 독점합니다.