고령층은 여러 질환을 동시에 앓는 경우가 많아, 한 사람이 5가지 이상의 약을 복용하는 '다약제 사용'이 일상이 되어 있다. 문제는 나이가 들수록 약물에 대한 민감도가 높아져 같은 약이라도 부작용 위험이 커진다는 점이다. 게다가 여러 병·의원을 오가며 처방을 받는 경우가 많아 약물 간 상호작용을 놓치기 쉬워, 낙상이나 저혈당같은 응급 상황으로 이어지기도 한다.

이러한 현실 속에서 약국 현장에서는 ai 기술을 활용한 노인 맞춤 약물관리 시스템이 빠르게 도입되고 있다. 백대현 약사(새생명약국)는 "ai를 활용하면 복잡한 약 조합과 고위험 약물을 한눈에 파악하고, 환자가 이해하기 쉬운 복약지도 문구도 자동으로 만들 수 있다"며 "ai는 약사를 대체하는 기술이 아니라 더 안전하고 정확한 복약지도를 돕는 도구"라고 설명했다. 이번 기사에서는 ai가 고령층 약물 안전관리에 어떤 변화를 가져왔는지 백 약사의 설명을 들어본다.

노인 환자 복약지도를 위해 구축한 ai 기반 시스템은 어떤 방식으로 작동하는지 궁금합니다.노인 환자는 위산 분비 감소, 신장 기능 저하, 근육량 감소, 낙상 위험 증가 등 다양한 생리적 변화가 나타나 약물 반응이 크게 달라집니다. 이러한 특성을 고려해 보다 정밀한 복약지도를 제공하기 위해 ai 기반 약료 챗봇(custom gpt)을 구축해 활용하고 있습니다.

챗봇에는 노인 핵심 약료 자료, 다약제 관리 원칙, 장기별 약물 주의점, beers 기준, stopp·start 기준 등 관련 문헌을 업로드해 근거 기반으로 답변하도록 만들었습니다. beers 기준은 노인에게 특히 주의해야 할 약물 목록이며, stopp·start 기준은 중단해야 할 약물과 추가해야 할 약물을 평가하는 대표적인 노인약료 지침입니다.

이 시스템을 활용하면 처방전 검토 시 ▲약물-약물 상호작용 ▲병용 시 위험한 조합과 근거 ▲노인에게 위험한 약물 ▲복용 시 주의점 ▲환자 설명용 문구 ▲stopp·start 기준 적용 여부 등을 자동으로 분석할 수 있습니다. 또한 여러 병·의원을 오가며 처방을 받는 고령층의 경우 처방전 사진을 업로드 하면 금기·주의 약물이 빠르게 정리되고, '왜 위험한지'에 대한 설명까지 확인할 수 있어 복약지도의 정확성이 크게 높아집니다.

ai는 약물 검토와 복약지도 과정에서 어떤 도움을 주고 있나요?
ai 시스템은 고령층에게 중요한 정보들을 자동으로 선별해 제공합니다. 예를 들어 "이 약을 노인이 복용할 때 주의해야 할 점을 알려줘"라고 요청하면 기립성 저혈압 위험, 신장 배설 약물 주의, 졸림·어지러움 가능성 등 핵심 사항이 정리됩니다. 다약제를 복용하는 환자의 경우 "stopp/start 기준을 적용해줘"라고 입력하면 중복 약물, 불필요한 약물, 고위험 약물, 추가가 필요한 약물 등을 빠르게 파악해 부적절 처방을 조기 발견할 수 있습니다.

또한 ai는 노인이 이해하기 쉬운 복약지도 문구도 자동으로 생성합니다. 예를 들어 "이 약은 속이 아플 수 있어요. 검은 변은 응급 신호입니다", "이 약은 졸릴 수 있으니 낙상 조심하세요", "물을 충분히 드시면 약이 잘 대사 됩니다"와 같은 안내 문구를 손쉽게 만들 수 있습니다.

건강기능식품과 처방약을 함께 복용해도 되는지 확인하는 데도 유용합니다. 예를 들어 ▲오메가3+항응고제(출혈 위험 증가) ▲칼슘+철분(흡수 저하) ▲감초 함유 한약+이뇨제(혈압 상승)와 같은 대표적인 상호작용을 사전에 파악할 수 있습니다. 필요할 때는 consensus ai 등을 활용해 근거 논문을 확인하면서 보다 깊이 있는 약물 검토를 진행하기도 합니다.

ai가 특히 효과적으로 활용되는 노인질환 분야가 있다면요?
ai는 치매, 당뇨병, 심혈관질환, 고혈압, 우울증, 수면장애 등 여러 만성질환을 동시에 가진 고령층에서 큰 효과를 보입니다. 이들은 복용 약물 수가 많아 상호작용 위험이 높고, 인지 기능 저하·대사 능력 감소 등으로 복약 관리가 매우 복잡합니다.

ai 기반 약물관리 시스템은 이러한 위험을 크게 줄여 줍니다. 예를 들어 치매 환자의 항콜린성 약물을 자동 감지해 인지 저하 위험을 경고하고, 심혈관·당뇨 환자에게는 약물 변경 시 저혈압·저혈당 가능성을 예측합니다. 정신신경계 약물 복용 환자에게는 낙상 위험이나 중복 투약 여부를 확인해 약사의 조정 제안을 뒷받침합니다. 결과적으로 ai는 특정 질환만 따로 보지 않고, 약물·질환·생리 상태를 종합적으로 판단하는 약료 의사결정 지원 도구로 활용되고 있습니다.

'통합질병관리'는 어떻게 정의하며, 이를 실현하기 위한 핵심 전략은 무엇인가요?
'통합질병관리(integrated disease management)'는 단일 질환 중심이 아니라, 환자의 생리적·심리적·사회적 요소까지 포괄적으로 고려하는 약물 중심 관리 체계를 의미합니다. 노인 환자는 다질환·다약제 사용이 많아 단순 조제만으로는 충분하지 않기 때문에, 포괄적 노인평가와 약물검토, 생활·위험 관리까지 함께 살피는 접근이 중요합니다.

이를 위해 ai 기반 노인약료 지식엔진을 활용해 최신 근거에 기반한 복약지도 문구를 자동 생성하고, 환자별 약물 정보를 신속하게 정리해 약사가 개인화된 안내를 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예를 들어 보행 곤란, 기억력 저하, 어지러움 같은 신호부터 독거 여부, 약물 간 충돌 가능성, 복약 순응도, 영양 부족 및 낙상 위험까지 환자의 전반적 상태를 함께 살필 수 있도록 돕습니다. 결국 통합질병관리는 "약만 보는 것이 아니라 환자 전체를 보는 관리"라고 정의할 수 있습니다.

ai 도입 이후 현장에서는 어떤 변화가 있었으며, 그 과정에서 느낀 한계점은 무엇인가요?
ai 도입 이후 위험한 약물 조합을 조기에 발견해 낙상·저혈당 등 응급 상황 발생 위험이 줄어드는 등 실제적인 변화를 확인했습니다. 불필요한 약을 줄여 신체 부담을 감소시키고, 복약 순응도 또한 향상됐습니다. 환자와 보호자 역시 이해하기 쉬운 복약 설명 문구 덕분에 설명이 명확하고 신뢰도가 높다는 반응을 보입니다. 약국 업무 측면에서는 처방전 검토 시간이 단축되고, 건강기능식품·처방약 상호작용을 확인하는 과정이 한층 수월해졌습니다.

다만, 개인정보 보호 문제, 의료 정보 표준화 부족, ai 제공 정보의 검증 필요, 제도적 가이드라인 미흡 등 해결해야 할 과제도 존재합니다. ai가 약사를 대체할 수는 없으며, 최종 판단과 책임은 여전히 사람인 약사에게 있습니다.

약사와 ai의 역할에 대해 어떻게 생각하시나요?
ai는 약사가 더 빠르고 정확하게, 더 안전하게 최신 의약 정보를 탐색하고 환자를 도울 수 있도록 도와줍니다. 그러나 환자의 상태를 종합적으로 판단하고, 소통을 통해 심리적 안정을 주며, 개별 상황에 맞는 결정을 내리는 일은 기술이 대신할 수 없습니다. ai는 필요조건이 될 수는 있지만 충분조건은 아닙니다. 고령층의 약물 안전은 결국 약사와 ai가 함께 만드는 협력 구조 속에서 더 강력해진다고 생각합니다.