AI 영상 보안 시스템으로 병원과 의료시설의 의약품 유출을 방지하는 방법

병원, 의료 센터, 보험 회사에게 의약품 유출은 심각하고 비용이 많이 드는 문제이다.

업계 추산에 따르면, 미국에서만 규제 약물 유출과 오남용으로 인해 공공 및 민간 의료 보험사에 매년 720억 달러 이상의 재정적 손실이 발생하고 있다.

국가 별 제약 비용과 의료 정책에 따라 차이는 있지만, 유럽, 라틴아메리카, 아시아 전역에서도 의약품 유출로 인한 재정적 손실이 수 십억 달러 규모에 이를 것으로 예상된다.

의약품 유출이란 무엇인가?

미국 헬스 시스템 약사 협회 (The American Health Systems of Pharmacists)에 따르면, 의약품 유출 이란 합법적으로 처방 된 규제 약물이 처방 받은 사람으로부터 다른 사람에게 전달되어 불법적으로 사용되는 것을 의미한다. 병원이나 의료 시설 내에서 의약품 유출이 발생하는 경로는 다양하다.

심각한 리스크와 도전 과제 해결하기

병원과 의료 센터에서 발생하는 의약품 유출은 환자 안전, 직원 청렴성, 규제 준수에 심각한 위협이 된다. 더 나아가 다음과 같은 재정적 손실, 운영 차질, 기관의 평판 훼손과 같은 중대한 위험으로 이어질 수 있다.

• 부적절한 치료: 업무 능력을 상실한 의료진이 제공하는 불완전한 치료 또는 환자가 필요한 의약품을 처방 받지 못하거나 권장량 보다 적게 처방 받는 경우
• 소송 및 평판 손상: 수 백만 달러에 이르는 의약품 유출 관련 고액 소송 및 배상 책임 발생. 의약품 유출 문제와 소송에 따른 병원의 브랜드 이미지와 직원 평판 손상. 환자 신뢰도 하락과 환자 수 감소. 장기적인 병원 수익 감소
• 직원 사기 저하: 미흡하거나 불분명한 모니터링 및 보고 정책 시행 중 의약품 유출이 발생한 경우 직원 사기 저하와 불신 환경 조성
• 규제당국 감사와 벌금: 의약품 유출 사건을 탐지·보고하지 못할 경우 고액 벌금 부과. 메디케어(Medicare) 및 메디케이드(Medicaid) 프로그램 운영 불가능. 의약품 유출 보고 관련 법률·규칙 위반 시 처벌. 미국 마약 단속국(Drug Enforcement Agency, DEA) 규정 미 준수 시 수 백만 달러 규모의 벌금 발생.

고급 AI 영상보안 솔루션을 통한 위험 감소 및 병원 비용 절감

적절한 AI 기반 영상 보안 시스템은 병원의 의약품 유출 방지 능력을 크게 향상 시키고, 내부 감사 프로세스를 강화하는 데 도움이 된다.

의료 시설 운영은 환자 치료 개선과 새로운 효율성 확보 사이에서 균형을 찾는 과정이다. 병원에게 안전과 보안은 언제나 최우선 과제이지만, 동시에 자동화 역시 우선 목표로 자리하고 있다. 자동화는 의료진을 수동적이고 시간이 많이 소요되는 업무에서 해방시켜, 환자 중심의 의료 활동과 같은 더 높은 가치가 있는 업무에 집중할 수 있게 한다.

실제로 병원들이 디지털 전환을 가속화하면서 지능형 오디오 및 비디오 분석과 AI를 결합해 업무에 활용하는 사례가 늘고 있다.
이를 통해 객체 감지, 음성 호출어 감지, 특성 추출, 객체 분류가 가능해지며, 포렌식 검색 속도를 높여 보안팀의 업무 시간을 크게 절감하기도 한다.

특히 의약품 유출 사건이 발생했을 때, 관심 인물을 찾기 위해 수백 개의 카메라 영상을 몇 시간 동안 검토할 필요 없이 몇 분 만에 확인해 의료진의 시간과 비용을 동시에 절약할 수 있다.

의약품 유출 측면에서 적절한 스마트 카메라의 선정과 배치는 규제 약물이 도착하는 순간부터 투여될 때 까지의 이동을 추적하는데 더욱더 효과적이다.

한화비전의 AI 기반 카메라 센서는 주요 약품 보관 구역, 운송 구역, 조제 캐비닛, 의료 폐기물 처리 구역 내 의심스러운 행동을 감지할 수 있다.

의약품 유출 가능성을 보여주는 일반적인 행동들은 다음과 같다:

• 환자 기록 없이 조제실을 빈번히 방문하는 의료진
• 비정상적인 시간대 또는 과도하게 긴 시간 동안 약물을 취급하는 경우
• 이중 인증 프로토콜을 우회하거나 의료 폐기물 문서화를 건너뛰는 의료진
• 조제실 무단 접근이나 일반적인 워크플로우에서 이탈하는 경우

이러한 의약품 유출 위험과 다른 위험들이 감지되면, 센서는 컴플라이언스 팀에게 즉시 알람을 보내 약물이 오남용 되거나 분실되기 전에 적시 개입을 가능하게 한다.

비디오 영상을 전자의무기록 (EMR) 및 자동 조제 로그와 통합하면, 문서화된 투여 내역과 실제 투여 사이의 불일치한 내용을 더 잘 식별할 수 있다.

AI 영상 보안을 통한 자동화는 약국과 컴플라이언스 직원을 적극 지원한다. 또한 감사를 위한 문서화는 물론 주, 연방, 마약 단속국(DEA) 규정의 보고 준수를 강화하기도 한다.

협업과 교육의 중요성

규제 약물 남용 방지 프로그램을 효과적으로 운영하기 위해서는 명확한 기준과 절차를 마련해야 한다. 직원 교육, 사건 보고 및 조사, 의약품 유출 대응 프로토콜을 정립하는 것이 그 출발점이 된다.

또한, 운영, 임상 리더십, 법무·컴플라이언스, 인사, 약국, 의료진 리더 등 다양한 부서를 포괄하는 태스크포스를 구성하여 모범 사례를 발굴하고 공유해야 한다.

아울러 약물 보관, 투여, 폐기와 같은 고위험 구역의 의약품 관리 절차를 점검하고, 약물 이동 과정 전반을 워크플로우 단위로 정밀하게 매핑하여 취약 지점을 선제적으로 파악해야 한다.

위에서 언급한 바와 같이 AI 영상보안 솔루션을 활용하면 의심스러운 행동과 무단 접근을 감지할 수 있으며, 이를 EMR과 조제 로그와 통합해 투여 내역과 실제 투여 행위를 교차 검증할 수 있다.

AI 영상 보안 시스템의 선택은 대게 보안 리더들이 주도하는 경향이 있다. 그러나 최근 병원들이 AI 영상보안 솔루션을 엣지 단에서 배포하려는 움직임이 증가하면서, 보안팀과 IT팀 간의 긴밀한 협업이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 협업은 사이버보안 강화, 민감 데이터 보호, 물리적 보안 확보, 사기 방지 등 다각적인 보안 성과로 이어진다.

또한 협업을 기반으로 한 정교한 기술 평가는 현재 운영 중인 시스템 뿐 아니라 향후 도입할 감시, 조제, EMR 시스템과의 원활한 통합을 가능하게 해, 그 결과 병원 전반의 보안 체계가 최대 효과를 발휘할 수 있을 것이다.