앰비언트 AI 스크라이브를 30일간 사용한 뒤, 번아웃을 보고한 임상의의 비율은 미국의 여섯 개 의료 시스템에서 51.9%에서 38.8%로 감소했다(JAMA Network Open, Olson 외 2025). 시간 측면의 성과는 더 소박하다. 다섯 개 시스템의 임상의 8,581명을 대상으로 한 연구에서는 예정된 환자 진료 8시간당 문서 작성 시간이 16.0분 짧아진 것으로 측정되었다(JAMA, 다기관 연구 2026). 또한 무작위 시험에서는 한 스크라이브가 진료 기록 1건당 평균 작성 시간을 41초 줄인 반면, 대조군도 스스로 18초 줄었다(NEJM AI, Lukac 외 2025). 아직 풀리지 않은 질문은 기록의 품질이며, UC Davis에서는 검토된 AI 초안 기록의 18%에 누락이 있었다(JMIR Medical Informatics 2026). 이러한 도구를 둘러싼 더 넓은 문서화 시장은 저희 의료 전사 통계를, 수요를 만들어 내는 업무 부담은 저희 응급의학과 의사의 번아웃과 근무 시간 통계를 참고하세요. 데이터는 NEJM AI, JAMA, JAMA Network Open, JMIR Medical Informatics, JAMIA, The Permanente Medical Group, 미국의사협회(AMA), Healthwatch England, KLAS Research에서 종합했다.
요약
- UCLA의 무작위 시험은 의사 238명을 두 가지 앰비언트 스크라이브 중 하나 또는 통상적 진료에 배정했으며, 기록 작성 시간에서 대조군을 앞선 스크라이브는 하나뿐이었다 (NEJM AI, Lukac 외 2025)
- 학술 시스템 다섯 곳의 도입자는 예정된 환자 진료 8시간당 문서 작성 시간을 16.0분 줄였지만, 근무 시간 외 작업은 유의하게 달라지지 않았다 (JAMA, 다기관 연구 2026)
- Penn의 임상의는 근무 시간 외 작업을 하루 50.6분에서 35.4분으로 줄였다 (JAMA Network Open, Duggan 외 2025)
- 스크라이브 사용 30일 후 번아웃은 51.9%에서 38.8%로 감소했다 (JAMA Network Open, Olson 외 2025)
- 단계적 도입(스텝드 웨지) 시험에서 업무로 인한 소진이 높은 기준선을 넘은 실무자의 비율은 56.1%에서 35.4%로 감소했다 (NEJM AI, Afshar 외 2025)
- 스크라이브를 도입한 임상의는 8,581명 중 21.1%에 그쳤고, 기관별로 7.1%에서 63.6%까지 편차가 있었다 (JAMA, 다기관 연구 2026)
- AI가 초안을 작성한 기록은 검토된 356건 중 18%에 누락이, 11.5%에 환각(사실과 다른 내용)이 있었다 (JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026)
- 스크라이브 도입자는 주당 1.81 상대가치점수를 더 창출했으며, 이는 의사 1인당 연간 약 3,044달러에 해당한다 (JAMA Network Open, UCSF 2026)
- 캐나다 성인 12,153명 중 61.8%가 AI 스크라이브의 향후 사용에 소극적이었고, 이런 도구가 쓰이고 있다는 사실을 아는 사람은 28.3%뿐이었다 (JAMIA 2026)
- 환자의 동의는 기본 정보 제공 후 81.6%에서, 데이터 저장과 업체 관여에 대한 상세한 공개 후 55.3%로 떨어졌다 (JAMA Network Open, NYU Langone 2025)
- 영국 성인의 81%는 AI 스크라이브가 사용되기 전에 동의를 구해 주기를 원한다 (Healthwatch England 2026)
1. 무작위 시험: 통제된 근거가 보여 주는 기록 작성 시간
무작위 근거는 2025년 후반에야 나왔고, 기대치를 다시 설정하게 한다. NEJM AI에 실린 UCLA의 3군 시험에서 Nabla 사용자는 기록 1건당 평균 시간을 41초 줄였지만(4분 30초에서 3분 49초), 통상적 진료를 받은 의사도 AI 없이 18초를 줄였고, DAX Copilot 군은 대조군과 차이가 없었다. 대조군 대비 순효과는 기록 1건당 23초(41에서 18을 뺀 값)로, 단순한 도입 전후 감소만 보고 짐작하는 것보다 훨씬 작으며, 바로 이 때문에 이 분야에서는 대조군이 중요하다.
사용 정도가 일부를 설명한다. 시험 안에서조차 의사들이 스크라이브를 켠 것은 진료의 약 3분의 1에 불과했고, 스크라이브를 배정받은 의사의 약 15%는 한 번도 사용하지 않았다. University of Wisconsin의 단계적 도입(스텝드 웨지) 시험(모든 의원이 결국 도구를 받되 무작위 순서의 단계로 받는 설계)은 사용률이 훨씬 높았으며, 이것이 효과가 더 커 보이는 이유 중 하나다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| DAX Copilot, Nabla, 통상적 진료에 무작위 배정된 의사 (UCLA) | 14개 진료과 238명 | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
| 기록 1건당 평균 기록 작성 시간 변화: Nabla 군과 통상적 진료 군 | -41초와 -18초 | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
| 배정된 스크라이브가 실제로 사용된 진료: DAX Copilot 군과 Nabla 군 | 33.5%(24,696건 중 8,271건)와 29.5%(23,653건 중 6,981건) | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
| Wisconsin과 Illinois 단계적 도입 시험의 실무자 수와 기록 건수로 가중한 앰비언트 AI 이용률 | 실무자 66명, 진료 16,593건, 이용률 71.0%(표준편차 31.6%) | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| 직접 입력한 기록 내용의 비율, 스크라이브 사용 전과 사용 중 (Penn Medicine, 17개 진료과 임상의 46명) | 11.2%에서 7.9%(P < .001) | JAMA Network Open, Duggan 외 2025 |
| 당일 예약 건 마감, 스크라이브 사용 전과 사용 중 (Penn Medicine) | 66.2%에서 72.4%(P < .001) | JAMA Network Open, Duggan 외 2025 |
참고: UCLA의 DAX Copilot 군은 기록 1건당 23초 줄었고, 이는 대조군 대비 -1.7%(95% 신뢰구간 -9.4%에서 +5.9%, P=0.66)였다. 두 달간의 시험에서 유의하지 않은 결과가 효과가 없다는 증거는 아니지만, 스크라이브 제품들이 서로 대체 가능하지 않다는 점을 일깨워 준다.
2. 근무 시간 외 EHR 시간: 측정대에 오른 파자마 타임의 약속
‘파자마 타임’은 임상의가 예정된 진료 시간 밖에 하는 전자의무기록(EHR) 작업으로, 대개 저녁에 집에서 기록을 마무리하는 시간을 말한다. 의료 시스템이 가장 움직이고 싶어 하는 결과이며, 근거가 가장 엇갈리는 지점이기도 하다. 다섯 개 시스템을 대상으로 한 JAMA 연구에서 근무 시간 외 작업은 예정된 환자 진료 8시간당 -3.1분 변했을 뿐이며, 신뢰구간(-6.8에서 0.5)으로는 0과 구별할 수 없는 결과였다. UCLA 시험에서도 마찬가지로 대조군 대비 근무 시간 외 작업에 유의한 변화가 없었다.
긍정적인 결과는 사용률이 높았던 Wisconsin 시험, 단일 시스템 연구, 자기 보고 설문, 또는 더 긴 추적 관찰에서 나온다. Penn의 전후 비교 연구는 하루 약 15분 감소를 기록했고, Washington University의 사전 출판본은 파자마 타임이 0일째에는 전혀 움직이지 않았지만 150일째에는 19% 낮았다고 밝혔다. 실용적으로 읽으면, 근무 시간 외 절감은 도구를 켜는 것만으로 생기는 것이 아니라 몇 달이 걸리는 습관의 변화에 달려 있는 것으로 보인다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 예정된 환자 진료 8시간당 근무 시간 외 작업, 도입자와 비도입자 (학술 시스템 5곳) | -3.1분(95% 신뢰구간 -6.8에서 0.5), 유의하지 않음 | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| 근무 시간 외 작업, 단계적 도입 시험 | -0.50시간/일(95% 신뢰구간 -0.90에서 -0.09, P=0.03) | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| 하루 근무 시간 외 작업, 스크라이브 사용 전과 사용 중 (Penn Medicine, 임상의 46명) | 50.6분에서 35.4분(P=.02) | JAMA Network Open, Duggan 외 2025 |
| 근무 시간 외 문서 작성 시간 중앙값, 도입 전과 도입 후 (Providence, 임상의 1,547명) | 22.0분에서 20.6분, 월 0.38분의 지속적 감소(P=.02), 즉각적 변화 없음 | JAMA Network Open, Husa 외 2026 |
| 150일째와 도입 전의 파자마 타임 (1차 진료 임상의 220명) | -19%(발생률비 0.81, 구간 0.73에서 0.90), 0일째 변화 없음 | medRxiv 사전 출판본, Washington University 2026 |
| 진료 시간 외에 기록을 쓰는 자기 보고 주당 시간, 사용 전과 30일 후 | 4.95시간에서 4.05시간(-0.90시간, P < .001) | JAMA Network Open, Olson 외 2025 |
이상치 관련 참고: Wisconsin 시험의 근무 시간 외 결과는 관측치의 상위 3%를 제외하자 유의하지 않게 되었다(-0.19시간, 95% 신뢰구간 -0.40에서 0.03). 즉, 저녁에 많이 일하는 소수의 사람들이 효과의 대부분을 이끌었다.
3. 번아웃, 인지 부하, 업무로 인한 소진
번아웃은 앰비언트 스크라이브가 가장 강해 보이는 결과이며, 어떤 시간 지표보다 빠르게 움직인다. 여섯 개 시스템을 대상으로 한 Olson 연구에서 번아웃 유병률은 30일 만에 13.1퍼센트포인트 떨어졌고(51.9%에서 38.8%, 보정 오즈비 0.26, 95% 신뢰구간 0.13에서 0.54, P < .001), 기록과 관련된 인지 부하는 10점 척도에서 7.10에서 4.46으로 낮아졌다. 그럴듯한 해석 하나는, 부담이 줄어드는 것이 절약된 분 수보다는 듣는 동안 타이핑하지 않아도 되는 데서 나온다는 것이며, 로그 기반 시간이 거의 변하지 않는 곳에서도 번아웃이 개선되는 이유를 설명해 준다.
단서는 연구 설계에 있다. Olson 연구에는 대조군이 없었고, Mass General Brigham과 Emory의 설문 응답률은 11%에서 30% 사이였기 때문에 가장 만족한 사용자가 과대 대표되었을 수 있다. 무작위 시험도 개선을 보여 주지만 폭은 더 작다. UCLA에서 Mini-Z 번아웃 종합 점수는 10에서 50점 척도에서 두 스크라이브 모두 3점 미만 개선되었다. 의사들은 이미 이를 기대하고 있다. 70%는 AI를 번아웃의 원인이 되는 업무를 자동화하는 수단으로 본다(미국의사협회(AMA), 증강 지능에 관한 의사 설문 2026).
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 번아웃과 심각한 번아웃을 보고한 임상의, 스크라이브 사용 전과 30일 후 (시스템 6곳, 번아웃 모형의 임상의 186명) | 번아웃 51.9%에서 38.8%, 심각한 번아웃 18.4%에서 12.2%(사후 분석, P = .01) | JAMA Network Open, Olson 외 2025 |
| 기록 관련 인지 업무 부하, 10점 척도, 사용 전과 후 | 7.10에서 4.46(P < .001) | JAMA Network Open, Olson 외 2025 |
| 업무로 인한 소진이 높은 기준선을 넘은 실무자, 시험 시작 시와 종료 시 | 56.1%에서 35.4% | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| Mini-Z 번아웃 종합 점수(10에서 50), 대조군 대비 변화 | DAX +2.83(95% 신뢰구간 +1.28에서 +4.37), Nabla +2.69(95% 신뢰구간 +1.14에서 +4.23) | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
| 문서 작성이 웰빙에 긍정적 영향을 준다고 보고한 Emory 임상의, 60일 후 절대 변화 | +30.7퍼센트포인트(설문 응답률 11%) | Mass General Brigham, You 외 JAMA Network Open 2025 |
| Mass General Brigham 설문 응답률, 42일째와 84일째 | 약 30%와 22% | Mass General Brigham, You 외 2025 |
| Hattiesburg Clinic의 직무 만족도 상승: 첫 번째 스크라이브 업체와 두 번째 업체 | +17%와 +13% | 미국의사협회(AMA), 의사의 AI 활용 보고서 2025 |
참고: Wisconsin 시험에서 직업적 성취감은 0.14점 상승했으나(P=0.04), 저자들은 공동 주요 결과마다 P < 0.025를 충족해야 했기 때문에 이를 유의하지 않은 것으로 처리했다.
4. 도입: 스크라이브가 의료 시스템 안에서 얼마나 퍼졌나
접근 가능하다는 것과 사용한다는 것은 다르다. 대규모 학술 시스템 다섯 곳에서 AI 스크라이브를 도입한 외래 임상의는 8,581명 중 21.1%에 불과했고, Mass General Brigham 7.1%에서 Yale New Haven Health 63.6%까지 편차가 있었으며, 도입자 중 진료 기록의 절반 이상에 사용한 사람은 약 32%에 그쳤다. 전국 설문의 그림도 일관된다. 문서화는 AI의 주요 활용 사례이지만, 진료 기록에 AI를 쓰는 의사는 3분의 1 미만이다.
도입률이 높은 곳에서는 습관이 된다. 설문에 응한 Permanente의 성인·가정의학과 의사 102명 중 3분의 2가 스크라이브를 주 5일 이상 사용했고, 63%는 모든 대면 진료에서 사용했다(The Permanente Medical Group, NEJM Catalyst 2025). 따라서 시스템 간 도입 격차는 의사가 도구를 좋아하느냐보다는 각 조직이 어떻게 보급하느냐에 달려 있다. 학술 시스템 다섯 곳 중 네 곳에서는 도입자가 스스로 참여를 선택했고, 보급 시기는 2023년 6월부터 2025년 8월까지 걸쳐 있었다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 진료비 청구 코드, 의무기록, 진료 기록 문서화에 AI를 쓰는 미국 의사 | 28%(의사 약 1,700명 대상 설문) | 미국의사협회(AMA), 증강 지능에 관한 의사 설문 2026 |
| 퇴원 지침, 치료 계획, 경과 기록 작성에 AI를 쓰는 미국 의사 | 30% | 미국의사협회(AMA), 증강 지능에 관한 의사 설문 2026 |
| 학술 시스템 5곳에서 AI 스크라이브를 도입한 임상의, 전체와 최저 기관 및 최고 기관 | 21.1%(8,581명 중 1,809명), Mass General Brigham 7.1%와 Yale New Haven Health 63.6% | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| 기록의 50% 이상에 스크라이브를 사용하는 도입자 | 약 32%(도입자 577명) | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| 앰비언트 AI의 활성 사용자였던 Providence 임상의, 2024년 1월과 2025년 3월 | 0.1%에서 28.8% | JAMA Network Open, Husa 외 2026 |
| 스크라이브를 도입한 UCSF 의사와 그로 처리한 진료의 비율 | 의사 1,565명의 44.6%와 진료의 15.2% | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| 2023년 보급 첫 10주 안에 스크라이브를 도입한 Permanente 의사 | 제공 대상 10,000명 중 3,442명, 진료 303,266건 | 미국의사협회(AMA), Permanente 시범 사업 보고서 2024 |
참고: Providence에서는 연구 기간 전체에 걸쳐 활성 사용자가 전체 임상의의 약 8%에 불과했으며, 이는 시스템 전체의 ‘보급’이 낮은 평균 침투율과 공존할 수 있음을 보여 준다.
5. 생산성, 청구, 투자수익률이라는 질문
재무적 논거는 실제로 존재하지만 작다. UCSF의 도입자는 주당 1.81 상대가치점수(RVU, 의사의 청구 가능한 업무량을 재는 Medicare 단위)를 더 창출했으며, 저자들은 이를 2025년 Medicare 요율 기준으로 의사 1인당 연간 약 3,044달러로 환산했다. 청구 거부율에는 차이가 없었다(JAMA Network Open, UCSF 2026). 이는 총수익 추정치이며, 실제로 측정된 투자수익률이 아니다.
청구 신호는 면밀히 살펴볼 만하다. RVU 증가의 일부는 원래 하던 업무를 더 잘 포착한 결과일 수 있고, 일부는 코딩 강도 때문일 수 있다. 한 업체에 대한 KLAS의 검증에서는 McLeod Health에서 재진 레벨 3 코드가 18.2% 감소하고 레벨 4 코드가 7.3%, 레벨 5 코드가 5.0% 증가했다. UCSF 저자들은 향후 연구가 정확한 코딩과 업코딩(과다 청구)을 구분해야 한다고 명시적으로 지적한다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 주당 RVU, 스크라이브 도입자와 비도입자 (UCSF, 진료 120만 건) | +1.81(95% 신뢰구간 0.86에서 2.75, P < .001) | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| 주당 환자 진료 건수, 도입자와 비도입자 (UCSF) | +0.80(95% 신뢰구간 0.05에서 1.56, P = .04) | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| 도입한 임상의 1인당 주간 추가 진료 건수와 탐색적 월간 평가 및 관리 수익 (학술 시스템 5곳) | +0.49건의 진료(95% 신뢰구간 0.17에서 0.81), 1.7% 증가, 월 167.37달러(95% 신뢰구간 86.52에서 248.21달러) | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| RVU 중앙값, 도입 전과 도입 후 (Providence) | 382.3에서 399.1(P < .001), 하루 예약 건수에는 유의한 변화 없음 | JAMA Network Open, Husa 외 2026 |
| 150일째와 도입 전의 업무 RVU (1차 진료) | +2%(발생률비 1.02) | medRxiv 사전 출판본, Washington University 2026 |
| 진단 코딩(ICD-10) 준수 점수, 0에서 10: 앰비언트 AI 기록과 사람이 작성한 기록 | 6.87과 5.94(P<0.001) | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| McLeod Health의 기록 작성 시간과 실무자 1인당 월 순이익 (업체 특정 검증, Suki) | 기록 작성 시간 -26.8%, 실무자 1인당 월 1,004달러 순이익, 재진 레벨 3 코드 -18.2% | KLAS Research, Suki ROI 검증 2026(업체 특정 보고서, HIT Consultant 인용) |
참고: KLAS 수치는 단일 업체의 고객을 설명하는 것이며 해당 범주 전체의 기준이 아니다. 같은 보고서에서 FMOL Health는 기록 작성 시간이 21% 줄었다고 기록했다.
6. 기록 정확도, 오류, 편집 부담
지금까지 가장 상세한 실제 환경 감사는 UC Davis에서 나왔으며, 검토자들은 AI가 초안을 작성한 기록 7,545건 중 356건을 읽었다. 검토된 기록의 18%에서 누락이, 11.5%에서 환각(AI가 썼지만 진료 중에는 말해지지 않은 내용)이 나타났고, 5.3%에는 심각하거나 임박한 위험을 초래하는 것으로 평가된 오류가 있었다(JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026). 달리 말하면, 표본으로 뽑은 초안 356건 중 19건은 안전에 중요한 수정이 필요했고, 이것이 저자들이 임상의의 검토가 여전히 필요하다고 결론짓는 이유다.
오류율은 누가 어떻게 세느냐에 크게 좌우된다. 2026년 8월의 사전 출판본 감사는 상용 스크라이브 세 종을 대상으로 기록의 31.3%에서 확인된 결함을 발견했지만, 동시에 사용한 검토 기준에 따라 표본 기록의 28%에서 97%까지 결함이 있었음을 보여 주었다(arXiv 사전 출판본 2026). 그보다 앞선 더 우호적인 결과는 전사본 35건을 정확도와 관련 지표에서 평균 50점 만점에 48점으로 평가한 Permanente의 2024년 시범 사업과, 기록의 1% 미만(12건)에서 낙인을 찍는 표현을 발견한 Wisconsin 시험에서 나왔다. 이러한 기록의 바탕이 되는 전사 계층에도 화자별 정확도 격차가 있으며, 이는 저희 음성 인식 억양 편향 통계에서 다룬다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 의도치 않은 누락이 있는 검토된 AI 초안 기록 (UC Davis, 356건) | 18%(64건) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| 환각(사실과 다른 내용)이 있는 검토된 기록 | 11.5%(41건) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| 의도치 않은 포함이 있는 기록과 편향이 있는 기록(검토된 기록 중) | 9.3%(33건)와 1.1%(4건) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| 심각하거나 임박한 위험으로 평가된 오류가 있는 검토된 기록(심각도 4에서 5) | 5.3%(19건) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| AI가 생성한 단어 중 의사가 바꾼 비율의 중앙값과 편집 없이 그대로 둔 기록 | 9.0%와 14.9%(960건 중 143건) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| PDQI-9 척도로 본 기록 전반의 품질, 모의 전문과 진료 (VA, 제품 2종) | 50점 중 36.2점, 가장 낮은 항목은 철저함으로 5점 중 3.4점 | JAMA Network Open, VA 모의 연구 2026 |
| 확인된 결함이 하나 이상 있는 기록, 상용 스크라이브 3종, 진료 142건 (사전 출판본) | 31.3% [27.0, 35.6] | arXiv 사전 출판본 2026 |
| 의사가 평가한 임상적으로 유의한 부정확성의 빈도, 5점 척도 (2 = 드물게, 3 = 가끔) | DAX 2.7, Nabla 2.8, 시험 중 경미한 이상 반응 1건 | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
참고: VA 연구는 임상의가 가장 우려한 오류 유형을 꼽았는데, 날조된 신체 검진 소견과 누락된 중요한 음성 소견이 포함되었고, 혈액종양내과 참가자 한 명은 이를 ‘큰 안전 문제’라고 불렀다.
7. 환자의 수용과 동의
미국의 의원 안에서 환자는 좀처럼 거절하지 않는다. Wisconsin 시험에서 환자의 99.92%가 앰비언트 녹음에 동의했고, 거부는 22건뿐이었다(NEJM AI, Afshar 외 2025). 대중 설문은 더 신중한 이야기를 들려주며, 그 차이는 주로 정보에서 비롯된다. 음성이 어디로 가고 어떤 기업이 관여하는지 알게 되면 편안함이 떨어진다.
NYU의 동의 연구는 그 효과를 직접 보여 준다. 동의는 이 기술에 대한 기본 정보를 들은 뒤에는 81.6%였지만, AI 기능, 데이터 저장, 기업 관여에 대한 상세한 설명을 들은 뒤에는 55.3%였다(JAMA Network Open, NYU Langone 2025). 영국에서는 편안함이 정기 건강 검진의 48%에서 가정 폭력 상담의 23%로 떨어진다(Healthwatch England 2026). 다국어 환경에서의 동의 대화는 또 다른 층을 더하며, 이는 저희 병원 의료 통역 통계에서 다룬다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 기준 시점에 앰비언트 문서화가 불편하지 않았던 NYU 시범 사업 환자 (103명) | 74.8%(77명) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| 기본 정보 제공 후와 AI 기능, 데이터 저장, 기업 관여에 대한 상세한 공개 후에 동의할 NYU 시범 사업 환자 | 81.6%(84명)와 55.3%(57명) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| 자신의 데이터를 업체와 공유하기를 원하지 않은 NYU 시범 사업 환자 | 59.2%(61명) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| AI 스크라이브의 향후 사용에 소극적인 캐나다 성인과 AI 스크라이브가 쓰이고 있음을 아는 캐나다 성인 (12,153명) | 61.8%와 28.3% | JAMIA, Chandrasekaran과 Moustakas 2026 |
| AI 스크라이브를 쓰기 전에 임상의가 동의를 구해 주기를 원하는 영국 성인 (4,039명) | 81% | Healthwatch England, YouGov 설문 2026 |
| 최근 예약이 있었으나 AI 스크라이브가 쓰이고 있음을 몰랐던 영국 성인 | 2,795명의 거의 90% | Healthwatch England, YouGov 설문 2026 |
| AI 스크라이브에 다소 또는 매우 편안함을 느끼는 영국 성인: 정기 건강 검진과 가정 폭력 상담 | 48%와 23% | Healthwatch England, YouGov 설문 2026 |
| 스크라이브에 편안함을 느끼는 Permanente 환자와 불편함을 느끼는 환자 (118명) | 3분의 2와 8%(26%는 중립) | The Permanente Medical Group, NEJM Catalyst 2025 |
참고: 영국에서 NHS 전체 도입에 대한 지지는 거의 반반으로 갈려 찬성 38%, 반대 37%이며, 강한 반대(21%)는 강한 찬성(11%)의 거의 두 배다.
숫자로 보는 앰비언트 AI 의료 스크라이브
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 스크라이브 사용 전과 30일 후의 번아웃 (시스템 6곳) | 51.9%에서 38.8% | JAMA Network Open, Olson 외 2025 |
| 업무로 인한 소진이 높은 기준선을 넘은 실무자, 시험 시작 시와 종료 시 | 56.1%에서 35.4% | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| 예정된 환자 진료 8시간당 문서 작성 시간, 도입자와 비도입자 | -16.0분(약 -10%) | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| 평균 기록 작성 시간 변화: Nabla 군과 대조군 (무작위) | -41초와 -18초 | NEJM AI, Lukac 외 2025 |
| 하루 근무 시간 외 작업, Penn Medicine | 50.6분에서 35.4분 | JAMA Network Open, Duggan 외 2025 |
| 150일째 파자마 타임, 1차 진료 (사전 출판본) | -19% | medRxiv 사전 출판본, Washington University 2026 |
| 학술 시스템 5곳에서 스크라이브를 도입한 임상의 | 21.1% | JAMA, 다기관 연구 2026 |
| Providence의 앰비언트 AI 활성 사용자, 2024년 1월과 2025년 3월 | 0.1%에서 28.8% | JAMA Network Open, Husa 외 2026 |
| 청구 코드, 의무기록, 진료 기록에 AI를 쓰는 의사 | 28% | 미국의사협회(AMA), 증강 지능에 관한 의사 설문 2026 |
| 주당 RVU, 도입자와 비도입자 (UCSF) | +1.81 | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| 의사 1인당 연간 추가 수익 추정치 (UCSF) | 약 3,044달러 | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| 검토된 AI 기록의 누락 / 환각 / 심각하거나 임박한 위험의 오류 | 18% / 11.5% / 5.3% | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| 확인된 결함이 있는 기록, 상용 스크라이브 3종 (사전 출판본) | 31.3% | arXiv 사전 출판본 2026 |
| 앰비언트 녹음에 대한 환자 동의 (미국 시험) | 99.92% | NEJM AI, Afshar 외 2025 |
| 상세한 공개와 기본 공개 후의 환자 동의 (NYU) | 55.3%와 81.6% | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| AI 스크라이브의 향후 사용에 소극적인 캐나다 성인 | 61.8% | JAMIA 2026 |
| 동의를 구해 주기를 원하는 영국 성인 | 81% | Healthwatch England 2026 |
방법론과 출처
무작위 시험과 동료 심사를 거친 의료 시스템 연구를 우선했고, 보도 자료는 특정 논문을 요약한 경우에만 사용했으며, 사전 출판본과 업체 특정 보고서는 그렇게 표시했다. 이 정리의 어떤 수치도 VoxBooster 데이터에서 나온 것이 아니다.
- NEJM AI, Lukac 외 2025, 임상 현장의 앰비언트 AI 스크라이브: 무작위 시험 (UCLA), 그리고 UCLA Health 보도 자료
- NEJM AI, Afshar 외 2025, 의료진 웰빙 향상을 위한 앰비언트 AI의 실용적 무작위 대조 시험 (University of Wisconsin)
- JAMA 2026, AI 기반 스크라이브 도입에 따른 임상의 시간 사용과 진료 건수의 변화: 다기관 연구
- JAMA Network Open, Olson 외 2025, 행정 부담과 직업적 번아웃을 줄이기 위한 앰비언트 AI 스크라이브의 활용
- JAMA Network Open, Duggan 외 2025, 앰비언트 스크라이브 기술에 대한 임상의의 경험 (Penn Medicine)
- JAMA Network Open, Husa 외 2026, 앰비언트 AI의 활용과 임상의의 문서 작성 부담, 생산성, 효율 (Providence)
- JAMA Network Open 2026, 앰비언트 AI 스크라이브와 의사의 재무적 생산성 (UCSF)
- medRxiv 사전 출판본 2026, 1차 진료에서 앰비언트 AI 스크라이브 사용의 종단적 효과 (Washington University), 동료 심사 전
- The Permanente Medical Group, NEJM Catalyst 1년 검토 2025, Kaiser Permanente 연구 부서가 요약
- 미국의사협회(AMA), 증강 지능에 관한 의사 설문 2026
- 미국의사협회(AMA), 의사의 AI 활용과 Hattiesburg Clinic 시범 사업에 관한 보고서 2025
- 미국의사협회(AMA), Permanente 10주 시범 사업에 관한 보고서 2024
- Mass General Brigham, You 외 JAMA Network Open 2025에 관한 보도 자료 (Mass General Brigham과 Emory)
- JMIR Medical Informatics 2026, 앰비언트 청취 생성형 AI가 작성한 진료 기록의 품질 (UC Davis)
- JAMA Network Open 2026, 진료과 전반의 모의 환자 진료에서의 앰비언트 스크라이브 기술 (Veterans Health Administration)
- arXiv 사전 출판본 2026, 세 건 중 한 건의 기록: 운영 중인 AI 스크라이브 세 종의 검증된 전수 조사, 동료 심사 전
- JAMA Network Open 2025, 외래 진료에서 생성형 AI를 이용한 앰비언트 문서화의 사전 동의 (NYU Langone)
- JAMIA 2026, 임상 진료에서 앰비언트 AI 스크라이브에 대한 환자의 태도 (캐나다 설문)
- Healthwatch England 2026, 의료 현장에서의 AI 스크라이브 사용에 대해 대중은 어떻게 생각하는가 (YouGov 설문)
- KLAS Research, Suki ROI 검증 2026, HIT Consultant가 보도한 업체 특정 보고서
- 데이터 참고 사항: 여기 나온 효과 크기의 대부분은 도입자가 스스로 참여를 선택한 비무작위 전후 비교 또는 관찰 설계에서 나온 것이므로 인과관계의 증거가 아니라 연관성이며, 무작위 시험은 UCLA와 Wisconsin 시험뿐이다. Penn 논문은 초록에서 근무 시간 외 작업이 30.0% 감소했다고 보고하지만 표 2에서는 -16.9%이며, 초록에는 ‘근무일당’이라고 되어 있는 반면 표에는 ‘예정일당’이라고 되어 있다. Olson 연구는 주간 근무 시간 외 변화를 근무일당 10.8분으로 환산하는데, 이는 도출된 추정치이며 저자 중 여럿은 연구 대상 스크라이브를 제공한 업체와 관계가 있다. VA 모의 연구 논문은 신경과 점수를 본문에서는 42.2, 표에서는 41.2로 제시한다. Mass General Brigham과 Emory의 번아웃 설문 응답률은 11%에서 30%였다. Washington University와 arXiv 연구는 사전 출판본이어서 동료 심사 전에 바뀔 수 있고, KLAS 수치는 단일 업체의 고객을 설명한다. Permanente 의사 설문(응답자 102명)과 환자 설문(응답자 118명)의 수치는 하나의 의료 그룹에서 나온 소규모 표본이다. 새로 기대되는 가장 중요한 데이터는 다음 AMA 증강 지능 설문과, 가장 견고한 추정치가 도입 후 약 5개월까지만 미치는 다섯 개 시스템 JAMA 코호트의 더 긴 추적 관찰이다.
마지막 업데이트: 2026년 10월 24일. 저희는 이 정리를 분기마다 업데이트하며, 다음 갱신은 AMA가 2027년 증강 지능에 관한 의사 설문을 발표할 때 이루어질 것으로 예상한다.