약국으로 들어온 AI…재고관리·처방해석·복약지도 '일당백'

• AI시대, 약사 미래를 설계하다①
• AI로 예습하고 온 환자, 그들과의 접점에 선 약국들
• 자동주문, 반품부터 바이브 코딩 통한 '약국 맞춤 앱' 개발
• 업체들도 AI 활용…약국 업무 보조 확대 사활

[데일리팜=강혜경 기자] '피임약 복용을 놓쳤는데 지금이라도 복용해야 할까요? 아니면 다음 복용 시간에 맞춰 복용해도 될까요?'

환자(소비자)들이 포털사이트에 약 복용이나 건강 관련 질문을 남기면 의·약사, 간호사 등이 익일, 또는 몇 시간 뒤 답변을 달던 시대는 지났다. AI를 통해 실시간 질의응답이 가능하다 보니 포털사이트 내 '전문가 답변' 기능은 위축된 지 오래다.

약국가에 따르면 오히려 "요리하다 기름이 튀었는데 미보연고와 아즈렌연고를 함께 바르라던데, (제품이) 있나요?" 같이 본인의 증상과 해결책을 스스로 찾아 들고 오는 환자들이 늘고 있다. AI로 무장한 환자들이 본인이 학습한 지식에 대해 전문가의 동의를 얻고자 하는 식의 소통이 늘고 있다는 것이다.

환자들에게서만 변화가 나타나는 것은 아니다. 약국으로도 AI가 들어오고 있다.

아직까지 AI에 대한 관심과 이해도, 개인별 활용 범위와 영역은 천차만별이지만 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 AI를 통해 간단한 질의응답을 하는 정도는 세대불문 낯설지 않은 모습이다.

일선 약국에서는 어떻게 AI를 사용하고 있는지, 해외 약국에서는 어떻게 사용되고 있는지, 약국의 업무를 효율적으로 개선시키기 위한 업체들의 서비스는 어디까지 왔는지 짚어본다.

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자동 주문, 반품 알림…약국 업무를 스마트하게

약사 개발자의 AI 활용은 자동 주문, 반품 알림, 복약 안내 등 약국 업무 전체에 걸쳐 광범위하다.

자동 시럽 토출기.

강재현 약사(열린온누리약국)는 단순 노동에 할애되는 시간을 줄이고 환자 케어에 더 많은 시간과 노력을 할애하고자 프로그래밍을 독학했다.

열린온누리약국에서는 환자가 키오스크에 처방 QR을 찍는 즉시 처방 정보가 메인 PC와 조제실 PC로 전달되고, 총 조제 포수와 총량 등이 자동 계산된다. 용량·횟수·일수에 따른 시럽량 역시 일일이 계산하지 않아도 된다. 시럽은 계량된 양만큼 토출기에 자동 토출된다.

'빠진약'과 '추가된약'을 한눈에 비교해 복약할 수 있고, 시럽·패취제 등에 대한 라벨도 손쉽게 출력할 수 있다.

투약단계에서는 약품 간 상호작용과 복용이력을 분석한 복약지도 내용이 생성되는데 '교체된 약이 무엇인지', '특별히 강조해야 할 부분은 무엇인지'도 한눈에 알 수 있게 보여진다. 약사의 복약지도를 가정에서도 한 번 더 확인할 수 있도록 전문용어를 해독한 복약지도문을 발송할 수도 있다.

재고 관리도 용이하다. 설정 수량 이하로 재고가 떨어지면 알림이 뜨고, 약국에 늘 구비돼 있는 약이 아니라면 환자 방문 예정일 5일전, 10일 전 약을 주문하라는 안내가 뜬다. 더 이상 처방이 나오지 않는 약이나, 환자가 방문하지 않아 약이 분출되지 않은 경우에도 반품 알림이 뜬다.

품절 제품을 등록하면 자동 모니터링이 돼 적정 재고를 확보할 수 있도록 도와준다.

자체 개발한 의약품 도매 통합검색을 통해 다양한 도매상의 가격정렬과 재고 등을 확인할 수 있어 일일이 검색하고 비교해 보는 데 들이는 시간을 아낄 수 있다.

소모량을 자동으로 계산해 적정 재고를 확보하는 것은 물론 품절약을 주기적으로 조회해 도매에 재고가 확보되면 자동으로 주문을 넣는 것 또한 AI로 업무가 간소화된 부분 중 하나다.

그간의 방문 데이터를 통해 가장 붐비는 요일과 시간대, 일별 예상 방문 환자 수도 예측할 수 있다.

강재현 약사는 "재고관리, 주문, 조제 등 단순업무에 할애되는 시간을 환자와의 소통에 쓸 수 있다는 게 가장 큰 장점"이라며 "약국장이 아닌 근무약사가 근무를 해도 동일한 프로토콜을 바탕으로 응대가 이뤄지다 보니 환자들 역시 일관된 서비스를 받을 수 있다"고 말했다.

도메인 지식을 결합한 약학챗봇과 '초보자용 AI 실무서'도 준비 중이다.

그는 "약국에서의 AI 활용은 무궁무진하다"며 "누구나 쉽게 따라해볼 수 있는 AI 실무서가 약국을 효율적으로 운영하는 데 도움이 되기를 바란다"고 전했다.

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대화 내역 AI로 자동 저장, 전화 걸려오면 조제·투약 내역 표출

약사 개발자 김영빈 약사(청춘약국) 역시 약국에 AI를 도입하고 있다. 

환자별 방문·결제 상황 등이 표시되는 차트. 여기서 환자와의 상담과 CRM 서비스 역시 가능하다. 

환자와의 대화가 텍스트로 전환돼 상담 차트에 요약·저장되고, 조제실에서는 목소리로 약 위치를 찾을 수 있다. 가령 '다이아벡스 어디있어?'라고 질문하면, AI가 다이아벡스 위치를 알려주는 방식이다.

전화 응대 역시 용이하다. 환자로부터 전화가 걸려오면 과거 조제·투약 내역이 표출돼 번거로운 절차를 거치지 않고 응대가 가능하며, 환자들을 그룹핑해 CRM(Customer Relationship Management) 서비스를 제공할 수도 있다. 

스타틴 계열을 복용하고 있는 70대 이상 환자들을 별도 추출해 함께 복용하면 좋은 건강기능식품 등을 추천할 수 있는 것이다.

또한 처방 환자에 따른 디지털 사이니지를 통해 환자들에게 맞춤형 건강·생활습관 등 정보를 보여준다.

자동 주문·발주와 ATC내 장착된 카메라로 약이 제대로 조제됐는지 등도 확인할 수 있다.

김영빈 약사는 "약국은 수많은 데이터를 저장·보유하고 있지만 이를 활용하는 약국은 많지 않다. 하지만 AI의 도움을 얻으면 환자 개별 맞춤형 메시지 전송이나 관리 등이 용이해진다"며 "최근에는 개별약사나 약국체인들의 준비 역시 분주해지는 모습"이라고 전했다.

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'내 약국에 맞는 앱 개발' 바이브코딩으로 뚝딱

임신 준비, 임신 초기·중기·후기, 출산 후 등 상태에 맞춰 영양제를 추천해주는 앱.  

9년째 산부인과 약국을 운영하고 있는 송은주 약사(아이맘약국)는 바이브코딩을 통해 약국에서 필요한 앱들을 자체 구현하고 있다.

이화여대 임상바이오헬스대학원 임상약학 석사 과정 중 바이브코딩을 접하고 난 뒤 임산부 맞춤형 건강기능식품 소분 상담과 당뇨소모성재료 본인부담금 계산기, 직원근무 관리 앱 등을 만들었다.

바이브코딩은 자연어로 AI에게 말하면, AI가 코드를 만들어 주는 개발방식으로 전문 개발자가 아니더라도 머릿속에 구상하는 앱을 구현해낼 수 있다는 특징이 있다.

첫 번째 앱은 임산부들을 대상으로 한 건기식 추천 앱이었다. 고령 임신이 늘어나고, 오랫동안 임신을 준비하는 예비산모들을 상담하는 데 있어 표준 가이드가 필요했기 때문이다.

임신 주차별로 필요한 영양소와 기저질환, 복용 약·건기식이 각기 다르고, 약국 내 상주하는 약사들 간 상담 방식도 차이가 있다 보니 기초 설문을 통해 1차적으로 가이드를 받고난 뒤 약사와의 세부적인 상담을 하는 시스템이다. 

환자 답변 등을 토대로 AI가 임신 주수별 필요한 정보를 1차로 제안하고, 약사와 본격적인 상담에 들어가게 된다.

그는 "제품간 상호작용, 상한량 등까지도 확인이 가능하고, 제품별 소비기한 등도 생성된 QR코드를 통해 확인할 수 있다"며 "건기식 소분으로까지 이어지는 사례가 아직까지 많지는 않지만 관심을 가지고 자가 설문을 해보곤 하신다"고 말했다.

바이브코딩을 통해 만든 당뇨소모성재료 본인부담금 계산앱. 처방 바코드를 입력하면 POS에 금액이 찍힌다.

한 달 간의 시행착오를 거치고 난 뒤 만든 직원 관리앱과 당뇨소모성재료 본인부담금 계산앱은 1시간만에 구현이 가능했다.

오늘의 근무 현황과 근무시간, 월별 근무 현황 등을 앱으로 확인할 수 있다.

수기로 작성하던 직원 근무 스케줄, 연차 관리, 급여 명세서 등을 앱을 통해 관리·공유할 수 있게 됐고, 엑셀로 계산하던 당뇨소모성재료 본인부담금 역시 바코드를 찍으면 포스기에 금액이 뜨도록 업무를 간소화했다.

비타민B군 종합영양제 역시 각 제약사와 약학정보원 데이터베이스를 토대로 제품별 특장점을 한눈에 보기 쉽게 만들어 소비자들의 참고자료로 활용되고 있다.

각 제약사와 약학정보원 데이터베이스를 토대로 직접 제작한 비타민B 비교표.

그는 "매달 15만원의 구독료를 부담하다 보니 '약국에서 더 필요한 기능으로 어떤 게 있나' 살피게 된다"며 "아직까지 정확한 정보를 입력해도 '접근이 어렵다'는 식의 소통 부재가 발생하는 부분은 있지만 업무 효율을 높일 수 있는 측면도 분명히 있는 것 같다. 소비자들이 약을 올바르게 사용할 수 있는 내용의 카드뉴스나 건기식 추천 분야 등에 AI를 활용할 수 있지 않을까 싶다"고 말했다.

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알약 계수, 약력 분석, 건기식 추천, 복약 이행도 점검…업체들 AI 기능 탑재

약국 관련 업체들도 서비스에 AI를 활용해 업무 효율을 높이기 위한 기능들을 탑재하고 있다. 업무 자동화 AI, 경영 AI, 환자케어 AI 등 적용 영역도 조금씩은 차이가 있다.

약국 내 AI 1세대는 알약 카운팅앱 필아이다. 비전 AI 기술로 알약을 인식하고 계수하는 필아이는 조제·반품 등 업무를 효율화했다.

바로팜은 촬영 한 번으로 약품 식별이 가능한 AI 바로렌즈를 베타 서비스하고 있으며, 수기로 작성한 주문장을 앱과 연동시켜 최저가 등을 찾아주는 바로아이주문 역시 준비 중이다.

메디노드는 알약 식별과 분류에 특화된 필봇으로 알약의 형태·색상·각인 정보를 분석해 99.99%의 정확도로 분류하는 서비스를 병의원에 제공 중이다.

휴베이스 휴어시스트 역시 'AI 약국경영비서' 답게 AI 자동주문 추천과 고객·매출을 분석하는 기능을 지원하고 있다.

'복약'과 '약력관리'에 초점이 맞춰진 기능들도 있다. 크레소티는 약사의 단골 관리와 환자 응대를 보조하는 AI기반 CRM 솔루션 '팜페이앱'(환자 B2C)과 '팜인사이트'(약사 B2C)를 7월 정식 오픈할 예정이다. 

처방전과 POS 데이터를 토대로 건기식을 추천해 주는 것은 물론, 환자가 올바로 약을 복용하고 있는지 AI가 고객에게 직접 전화를 걸어 확인해 준다. 필요시 약사가 직접 상담함으로써 약국 밖 접점을 확대한다는 계획이다.

헬스포트는 AI 약력관리와 처방·복약분석이 가능한 '굿팜 AI차트'를 런칭했다.

AI를 통해 환자의 과거 처방을 자동으로 불러와 질환군별로 구조화해 정리해 줌으로써 중복약물·성분을 자동 탐지하고 용량·횟수 변경 같은 핵심 변경 이력을 한눈에 확인할 수 있도록 하는 것이 골자다. 뿐만 아니라 복약지도에서 반드시 전달해야 할 내용을 3~5개 핵심 문장으로 자동으로 정리해 줘 익숙하지 않은 처방과목이나 상급·종합병원 환자를 응대할 때도 도움이 된다.

올댓페이도 AI를 접목한 포스 시스템 'AI Pharm'을 출시해 고객에게 질병코드를 바탕으로 함께 먹으면 좋은 영양소, 맞춤형 건강기능식품, 생활건강 팁 등을 추천한다.

약문약답이 선보인 다제약물 분석 서비스 'PhAI(파이)'는 다제약물사업에 활용되고 있다. 10가지 이상 약물을 동시에 복용하는 고령 환자들의 다제약물 검토 기능은 2시간 이상 소요되던 업무를 5분 이내로 단축시키는 데 도움이 되고 있다.

자가설문과 건강검진, 복약내역을 토대로 한 개인 맞춤형 건강기능식품 알고리즘도 AI가 접목돼 있다. 

여기서 한발 더 나아가 비침습 방식으로 건강, 영양 균형 정보, 스트레스 분석 등 서비스를 제공하는 카르나 AI 헬스뷰어도 약국을 대상으로 영업에 돌입했다. 나에게 필요한 영양성분을 AI 검사를 통해 추천해 주는 방식이다.

더이로운은 손톱스캔과 건강설문을 토대로 약사가 소분형 건기식을 추천해 주는 서비스를 제시하고 있으며, 불면 증상 완화를 위해 사용되는 AI 융합 수면 치료 모델을 선보인 웰트 역시 약국용에 대한 개발·배포를 준비중이다.

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'약사 역량 증강' 해외 AI 솔루션은?

해외에서도 약사의 역량 증가에 초점을 맞춘 솔루션들이 출시·서비스되고 있다.

미국의 'Stanford MEDIC', 'Ambient AI Scribe', 미국과 이스라엘의 'FeelBetter', 캐나다의 'MedSafer' 등이 대표적이다.

Stanford MEDIC은 환자가 이해하기 쉬운 환자 친화적 복약지도문을 자동으로 생성해 주는 AI다. AI가 초안을 만들면 약사가 검증하고 최종 확정하는 '인간-AI 협업 모델'을 취하고 있는 게 특징이다.

Ambient AI Scribe는 의·약사와 환자가 나누는 상담 대화를 실시간으로 기록하고 요약해주는 서비스로, 모니터나 서류를 보며 타이핑하는 시간을 획기적으로 줄여주고 온전히 상담에 집중할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 하고 있다.

FeelBetter는 만성질환이나 여러 개의 약을 동시 복용하는 다약제 복용 환자들을 모니터링하고 복잡한 약물 상호작용 위험도를 평가하는 AI다.

MedSafer는 노인환자에게 발생할 수 있는 잠재적 부적절 의약품을 AI가 스크리닝해 처방 정리 후보를 약사에게 제안하는 것을 목적으로 하고 있다.

약문약답 조정래 대표는 "해외에서도 AI가 설명을 돕거나, 먼저 봐야 할 위험을 좁혀주고 가이드해주는 역할로서 활용되고 있다"며 "AI는 역량을 증강하는 의사결정보조 수단으로 활용되고 있다"고 말했다.