“의사인력 추계 한계 있지만 신뢰도 높였다”[일문일답]

[이데일리 이지현 양지윤 기자] 30일 독립적 심의기구인 ‘의사인력 수급추계위원회(추계위)’가 2040년 우리나라 의사 인력이 최소 5704명에서 최대 1만 1136명까지 부족할 거라는 전망을 내놨다. 의대 정원 확대 필요성에 다시 힘이 실리는 가운데, 의료계가 증원에 반대 입장을 고수하고 있어 추계를 둘러싼 논란은 당분간 이어질 것으로 보인다.

추계위는 위원장 1인과 전문가 14인으로 구성됐다. 각 위원은 공급자, 수요자, 학계 및 연구기관의 추천을 받아 보건복지부 장관이 위촉했다. 이 중 의료계 전문가가 과반수를 차지해 의료계 주장에 힘이 실릴 것으로 전망됐지만, 미래 의사가 부족할 거라는 기존 전망은 달라지지 않았다.

다만 3만명까지 부족할 거라는 추계전망이 나오기도 했지만, 최종 합의안에서는 1만명대로 줄었다. 일각에선 의사들의 입김이 세게 작용한 게 아니냐는 얘기가 나온다. 이에 대해 김태현 위원장은 그렇지 않다고 선을 그었다.

김태현 의사인력수급추계위원장이 30일 서울 종로구 정부서울청사에서 제12차 의사인력 수급추계위원회 회의 결과를 발표하고 있다. (사진=연합뉴스)

다음은 김태현 위원장 등 주요 관계자와의 일문일답.

-시나리오가 총 3가지다.

△기초모형이 기본 추계값이다. 시나리오는 앞으로 발생 가능한 그야말로 시나리오기 때문에 발생할 수도 있고, 또 그렇지 않을 수도 있고 발생의 정도가 약간 달라질 수가 있다. 예를 들어서 AI 같은 경우에도 이미 어느 정도 의료 현장에 쓰이고 있다는 견해도 있고, 또 그렇지 않다는 견해도 있고 엇갈리기 때문에 이것을 반영해야 될지, 또 반영하지 말아야 될지에 대해서도 여러 위원님들 간에 상당히 다른 의견이 있었다. 그럼에도 일정 부분은 AI가 우리 의료 현장에도 영향을 줄 수 있지 않을까, 그런데 문제는 그것을 얼마나 반영할 것인가에 대한 근거 자료가 충분치는 않아서 부득이하게 OECD 기준을 참고했다. 공급에 대해서는 시나리오를 적용하지는 않고 복수의 값을 도출했다.

-11차 회의에서는 최대 3만 6094명 부족 전망도 나왔는데, 이번에 수치가 크게 줄었다.

△주로 수요추계와 관련된 차이에서 발생한다. 지난 회의 때까지는 아리마 모형을 2개를 적용했다. 오늘 최종회의 결과 아리마를 통해서 수요를 추정한 모형을 하나만 채택하고 그 하나에 채택한 모형에 대해서 시나리오를 각각 적용을 했기 때문에 수치가 달라졌다.채택되지 않은 아리마 모형 자체가 다소 과대 추계돼 있는 경향이 있지 않냐라는 그런 내부의 여러 위원들의 지적과 의견을 반영해서 최종적으로 그 모형을 채택하지 않아서 그렇게 결괏값이 달라졌다. 그리고 근무일수 부분도 일정 부분 조정이 돼서 그렇게 결과가 나왔다.

-수급추계에 사용한 기술적인 방법은.

△(김태현 위원장) 먼저, 코로나 시기와 의정 갈등 그런 부분에 대해서 굉장히 많은 논의를 했다. 그 기간을 어떻게 반영할 것이냐, 어떤 위원들은 ‘최근 기간만 반영하자’라고도 했다. 그런데 최근 기간만 반영하면 외부 충격만 너무 또 반영되기 때문에 아리마 모형을 적용할 때는 최대한 과거로 돌아가서 장기 추세를 반영했다. 물론, 최근까지 포함된 거다. 조성법 같은 경우에는 2024년 한 해만 반영을 했다. 그래서 2024년이 코로나의 영향은 뭐 딱히 있었다고 보기 어렵고, 의정 사태의 영향을 일부 받았을 수도 있겠다.

건강보험 재정과 관련돼서도 일부 위원들이 고려해야 하지 않느냐고 했다. 이번 추계에서는 그 부분까지는 구체적으로 고려하지 못했다.

△(신정우 의료인력수급추계센터장) 코로나 기간을 포함해서 의정 사태라고 하는 기간을 더미 처리해서 분석을 하기도 했다. 다만, 이게 가장 최근 연도의 오랜 기간이다. 그래서 이걸 더미 처리해서 떼버리면 모형의 적합도가 떨어진다. 그래서 고려는 했으나 별도로 추계 선에서는 이렇게 조치하지 않았다. 조성법이라든지 이런 것들은 현재 상황을 제대로 반영했다고 본다. 그래서 그런 것들을 베이스로 미래를 그려보기도 했다. 재정 관리는 역시 재정의 어떤 규모를 고려해서 무엇을 반영하지는 않았지만 실은 그것의 의미는 ‘의료 이용 억제 정책이 있느냐, 없느냐?’다. 그래서 코스트 컨테인먼트 정책을 했을 때 과연 어떠한 변화가 있을 것이냐는 아리마 시나리오 적용을 해서 봤다. 그래서 기본은 아니지만 같이 검토했다고 할 수 있다.

- AI 도입으로 생산성이 높아지는데, 왜 의료 이용 수요는 줄어드는 것처럼 보이나.

△수급이라는 결과를 표현하는 과정에서 그렇게 됐다. 그러니까 의사가 감당할 수 있는, 그러니까 AI를 통해서 의사의 생산성이 올라가기 때문에 그런 부분이 그렇게 표현이 된 것이다.

-의료 이용이 매년 증가하는데, 왜 현 수준에서 고정한다고 가정했나.

△거기에 대해서는 여러 사실 굉장히 많은 논의가 있었다. 우리나라 의료 이용이 다소 과도하다 혹은 적정하다, 혹은 또 어떤 분은 또 그렇지 않다, 라고 주장하시는 분들이 계시다. 그래서 이 과다·적정·과소 의료 이용에 대해서 사실 판단하자라는 그런 논의가 있었다. 그런데 판단하기는 어렵고 그다음에 OECD 국가 기준으로 봤을 때 우리나라가 의료 이용이 다소 좀 높은 수준이긴 하다. 수치 자체로는. 그래서 향후에 더 의료 이용이 늘어난다고 보기보다는 현재 수준으로 그냥 유지된다라고 가정을 하자, 대신에 인구구조만 바뀌는 부분을 반영하자, 이렇게 가정을 하고 들어간 모형이 그 모형에 해당되겠다.

-12차 마지막 회의에서 표결이 있었나.

△일종의 표결이 있었다. 모든 위원들이 방법이나 가정, 변수에 대해 동의한 건 아니다. 특정 모형은 채택하지 않고 나머지 모형을 채택해서 결과를 발표하게 된 그 과정 속에서 위원님들 한 분, 한 분의 의사를 다 반영해서 결정했다.

- 이번 결과의 신뢰도는 어디에 있다고 보나.

△기존에 대표적으로 인용이 많이 됐던, 활용이 됐던 세 가지 연구가 있었다. 그 연구를 포함해서 또 다른 연구까지 최대한 처음에 고찰을 다 했습니다. 그래서 어떠한 방법을 썼고 어떤 과정이나 변수나 모형을 채택했는지 이런 것들을 모든 위원님들께서 회의 참석해서 다 논의했다. 그중에서 하나의 모형을 선택하지 않고 여러 개의 모형을 선택함으로써 위원들 간에 견해가 다른 부분들을 최대한 반영하고자 했다. 하나의 단위 모형을 선택하는 것이 어찌 보면 속 시원한 답을 드릴 수 있을지는 모르겠지만 그렇게 할 경우에 또 논란에 휩싸일 수 있기 때문에 최대한 다양한 모형, 그렇지만 그 모형을 선택하는 과정에서도 예측 오차라는 부분을 또 검증을 했다. 그래서 예측 오차가 상대적으로 낮은 모형을 채택했고 그 결과가 산출이 된 것이다. 그다음에 아시다시피 저희 또 위원회 위원 열다섯 분이 계신데 그중에서 과반에 해당되는 여덟 분은 이른바 의료계에서 추천을 받으신 전문가분들이기 때문에 희망컨대는 상대적으로 그런 부분들이 우리 이 결과의 수용성을 높이는 데 기여할 수 있을 거라고 저는 보고 있다.

-이 추계에 따라 의대 정원은 얼마나 늘어날 수 있나.

△보건의료정책심의위원회가 어제 구성돼서 첫 회의를 했고 2027년 이후 의사인력 양성 규모 심의 기준에 대해서 일단 논의를 시작했다. 그래서 이 수급추계 결과가 바로 기계적으로 어떤 의대 정원 규모로 이렇게 계산되는 그런 방식은 아니고 향후 보건의료정책심의위원회에서 논의해 나갈 사항이다.

-1월 중 보정심 논의로 설 이전 결론이 나올 수 있나.

△최종 결정 시기는 결국 논의 결과에 달려 있기 때문에 그거를 미리 예정해서 하기는 어렵다. 입시 절차를 고려해서 그리고 충분한 논의를 위해서 회의를 좀 더 자주 개최하더라도 1월에 일정들을 신속하게 진행하자는 거다. 이런 논의가 어제(29일) 보건의료정책심의위원회에서 논의됐다.

-마지막으로 하고 싶은 말은.

△많은 위원이 좋은 의견 굉장히 열정적으로 제시해 줬다. 그러한 의견들을 전부 다 소중하게 생각하고 반영하기 위해서 최선을 다했다. 하지만 또 추계위원회가 지금 현재 가용한 가장 공신력이 있는 자료를 활용하고, 또 가장 그래도 검증이 됐다고 보이는 방법론을 채택해서 추계 결과를 도출해야 했기 때문에 여러 위원들이 요청한 정책 변화라든지 환경의 변화라든지 이런 부분들을 아주 전향적으로 다 고려하기에는 한계가 있었다. 우리가 이번에 이렇게 수급추계위원회가 출범한 만큼 앞으로도 좀 더 원활하게 이 추계 작업을 수행할 수 있도록 관련된 데이터를 구축하는 그런 작업이 단시간 내에 이루어졌으면 하는 그런 바람이다.