안녕하십니까? 의사인력수급추계위원회 위원장입니다.

오늘 제12차 의사인력수급추계위원회에서 심의한 의사인력 수급추계 결과에 대해 말씀드리겠습니다.

의사인력수급추계위원회는 의사인력에 대한 중장기 수급추계를 주기적으로 실시하기 위해 보건복지부 장관 소속으로 설치하는 독립 심의기구입니다.

지난 8월 12일 제1차 회의를 시작으로 그간 10차례 이상 회의를 개최하면서 수급추계 방법, 가정, 변수 등에 대해 논의해 왔으며 이번 12차 회의에서 그간의 논의 내용을 종합하여 수급추계 결과를 확정했습니다.

각 회차별 회의록 안건자료 등은 수급추계위원회 홈페이지에서 공개하고 있습니다.

그간 위원회 운영 과정에서는 추계 모형의 선택, 우리나라 의료 이용량 수준에 대한 논의, 인공지능 등 의료기술 발전이 의사 생산성에 미치는 영향, 의사 적정 근무일수, 장기 추계에 수반되는 방법론적 불확실성 등 추계 방법론과 정책적 의료 사항에 대해 전반적으로 다양한 의견이 개진되었습니다.

위원회에서는 중장기 인력 수급추계가 본질적으로 미래 의료 이용 행태, 기술 발전, 근로 형태 변화 등 모든 것을 완전하게 예측하기는 어렵다는 점을 공통적으로 인식하고 가용한 자료와 방법론의 한계 속에 모든 요소를 단일 모형에 포괄적으로 반영하는 데는 현실적인 제약이 있다는 점에 의견을 같이하였습니다.

이에 따라 이번 추계는 현재 시점에서 관측 가능한 자료와 합의 가능한 가정을 토대로 수행되었습니다. 이러한 논의 결과와 정책적 고려사항은 의사인력 양성 규모를 심의하는 과정에서 참고할 수 있도록 수급추계보고서에 반영하여 보건의료정책심의위원회에 제출될 예정입니다.

주요 과정 및 방법론에 대해서 말씀드리겠습니다.

먼저, 의사인력 수요추계는 입·내원 일수를 기반으로 산출한 전체 의료 이용량을 활용하여 수행하였고 전체 의료 이용량은 크게 두 가지 방식으로 추계하였습니다.

첫째, 전체 의료 이용량을 의료기관 특성별 입원과 외래로 구분하여 각각 시계열 모양을 통해 추계한 후 이를 합산하는 방식입니다.

이 과정에서 전체 입·내원 의료 이용량의 장기 추세를 반영하기 위해 자기회귀 누적 이동 평균, 이른바 아리마 모형이라고 합니다. 이것을 활용하였습니다.

둘째, 인구구조 반영 방식, 이른바 조성법이라고 하는데요. 이 방법은 2024년 기준 성·연령 5세 단위별로 1인당 의료 이용량 수준이 향후에도 유지된다는 가정하에 장래 인구추계를 적용하여 인구 의료 이용량을 산출하는 방식입니다.

이와 같이 산출된 전체 의료 이용량은 2024년 기준 임상의사 1인당 의료 제공량, 입·내원 일수 기준이 되겠습니다. 제공량을 활용하여 의사 수요로 전환하는 방식과 증가율을 반영하여 전환하는 방식으로 구분하였습니다.

의사인력 공급은 두 가지 방식으로 추계하였습니다.

첫째, 확률 기반 유입·유출법을 통해서 면허의사 유입을 가장 최근 연도 의과대학 모집인원 3,058명을 기준으로 국가시험 합격률을 반영하여 산정하였습니다. 이후 면허의사 수의 임상 활동 확률을 적용하여 해당 시점의 임상의사 수를 산출하였으며 유출은 전년도 면허의사의 사망률을 적용하여 면허의사의 감소를 반영하였습니다.

둘째, 이탈률 기반 미래 임상의사 수 추정은 코호트 기준으로 동일 집단을 추적하여 연간 이탈자 수를 산출하고 이중 사망자를 분리하여 순은퇴자 수를 도출하는 방식으로 수행하였습니다.

이번 추계에서 채택한 수요·공급 추계 모형과 주요 가정은 추급추계위원회 위원 간 수차례 심도 있는 논의를 거친 결과로 현재 시점에서 관측 가능한 변수와 적용 가능한 방법론 등을 종합적으로 고려하였습니다.

수급추계 결과 및 주요 내용에 대해서 말씀드리겠습니다.

수급추계 결과는 앞서 제시한 추계 방법에 따라 2025년부터 2040년까지의 기간을 대상으로 기초모형과 시나리오 분석을 포함하여 도출하였습니다.

기초모형 기준 추계 결과 2035년에는 수요 13만 5,938명에서 13만 8,206명, 공급 13만 3,283명에서 13만 4,403명으로 총 1,535명에서 4,923명의 의사인력 부족이 발생할 것으로 추정되었습니다.

2040년에는 수요 14만 4,688명에서 14만 9,273명, 공급 13만 8,137명에서 13만 8,984명으로 의사인력 부족 규모가 5,704명에서 1만 1,136명으로 확대될 것으로 전망되었습니다.

시나리오 적용 결과 다음과 같습니다.

AI 도입에 따른 생산성 변화와 근무일수 변화 등 미래 의료 환경 변화를 반영한 시나리오를 적용할 경우 수요는 2035년 13만 7,545명, 2040년 14만 8,235명으로 추정되었습니다.

의료이용 적정화 등 보건의료 정책 변화를 고려한 시나리오를 적용할 경우 수요는 2035년 13만 6,778명, 2040년 14만 7,034명으로 전망되었습니다.

이번 수급추계 결과는 수급추계위원회에서 위원들 간 심도 있는 논의를 거쳐 독립적·전문적으로 도출한 결과입니다. 이번 수급추계 결과를 존중하여 보건의료정책심의위원회에서 충분한 사회적 논의를 거쳐 의과대학 정원에 대해 심의될 수 있기를 바랍니다.

감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 자료를 보면 기초모형과 그다음에 시나리오 두 가지, 총 세 가지가 언급되어 있는데요. 직관적으로 기초모형을 기준으로 인력이 부족하다, 부족한 규모가 기본적인 값인지 확인을 요청드리고 싶고요.

그리고 시나리오별로 공급에 대한 부분이 지금 추계가 안 되어 있어서요. 이 부분은 어떻게 된 건지 말씀 부탁드리겠습니다.

<답변> 시나리오를 적용, 적용하지 않은 기초모형이 기본 추계값이라고 이해해 주시면 되겠습니다. 시나리오는 앞으로 발생 가능한 그야말로 시나리오기 때문에 발생할 수도 있고, 또 그렇지 않을 수도 있고 발생의 정도가 약간 달라질 수가 있는데요.

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 있었습니다.

그럼에도 불구하고 일정 부분은 AI가 우리 의료 현장에도 영향을 줄 수 있지 않을까, 그런데 문제는 그것을 얼마나 반영할 것인가에 대한 저희가 근거 자료가 충분치는 않아서 부득이하게 OECD 기준을 참고했습니다.

그리고 공급에 대해서는 시나리오를 적용하지는 않고 복수의 값을 저희가 도출했습니다. 그렇게 말씀드리겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 지난 11차 회의 자료에서 보면 2040년에 부족한 의사 수가 근무일수 5%, 10% 감소한다고 가정했을 때 그리고 AI 생산성 반영했을 때를 모두 봤을 때 9,000명에서 최대 3만 6,000명까지 부족하단 자료가 공유됐었는데요. 오늘 나온 결과는 그것과는 차이가 큰 것 같아서 혹시 오늘 어떤 점이 고려됐기 때문에 결과가 11차 회의 자료와는 또 다른 결과가 나왔는지 설명 부탁드립니다.

<답변> 주로 수요추계와 관련된 차이에서 발생한다고 보시면 되겠습니다. 지난 회의 때까지는 아리마 모형을 2개를 적용한 셈인데요. 오늘 최종 회의 결과 아리마를 통해서 수요를 추정한 모형을 하나만 채택하고 그 하나의 채택한 모형에 대해서 시나리오를 각각 적용했기 때문에 수치가 달라졌다고 보시면 되겠습니다.

그래서 채택되지 않은 아리마 모형 자체가 다소 과대 추계돼 있는 경향이 있지 않냐, 라는 그런 내부의 여러 위원님들의 지적과 의견을 반영해서 최종적으로 그 모형을 채택하지 않아서 그렇게 결괏값이 달라졌다고 보시면 되겠습니다.

그리고 근무일수 부분도 일정 부분 조정이 돼서 그렇게 결과가 나왔다고 보시면 되겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 아까 첫 번째 질문과 좀 겹치는 것 같기도 한데 이게 기초모형 기준으로 지금 의사인력 부족 규모를 산출하셨고 그 아래 시나리오 두 가지는 반영이 안 된 거잖아요. 그러면 이 두 가지를 반영하면 지금 산출하신 의사인력 부족 규모 이게 범위로 제시가 돼 있는데 그럼 여기를 벗어날 수도 있는 건가요?

<답변> 기초모형에서 시나리오를 적용하지 않았을 때의 값과 그다음에 시나리오를 적용했을 때 값이 두 개 다 있습니다. 그렇게, 추가적으로 신정우 센터장님이 말씀 주세요.

<답변> (신정우 의료인력수급추계센터장) *** 신정우입니다. 우선 저희가 시나리오를 어디에 적용할 거냐에 대한 고민이 있었고요. 그런데 이 조성법이라고 하는 것은 결정론적인 모형이기 때문에 거기에 추가적인 시나리오는 반영하지 않아도 되겠다는 다수의 의견이 있었습니다. 다만, 아리마 모형은 모든 것이 예측이거든요. 그래서 그 예측에는 반드시 시나리오가 들어간다는 이야기가 되었었고 그 시나리오는 크게 두 가지로 생각해 볼 수가 있습니다.

미래 우리 근무 환경의 변화라고 하는 부분에서 보면 실은 AI 도입에 의해서 생산성이 향상될 수가 있고요. 또, 반면에 여러 의사 선생님들께서 근무일수에 대한 조정이 있을 수 있는데 이것은 정부가 개입할 수 있는 여지는 없죠. 각자가 선택하는 것이지만 그 두 가지가 한쪽으로 무조건 이동할 수 있죠. 때로는 상충될 수도 있고 때로는 상쇄될 수도 있고, 죄송합니다.

AI 효과와 그다음에 근무일수의 효과는 반대 방향으로 움직이게 됩니다. 그렇다고 해서 한 방향으로 움직일 것이라는 것은 가정하기가 어렵고요. 그래서 저희가 시나리오를 도출할 때는 이 두 가지가 믹스된 효과로 산정을 했습니다.

예를 들면 AI의 영향력은 한 6%다, 그다음에 근무일수의 변화는 아까 기자님께서 말씀하신 것처럼 5% 생각할 수도 있고 10%도 생각할 수도 있는데요. 저희가 그것의 차이를 너무 크게 가져가는 것은 무리가 있다고 봐서 5% 정도로 가정했습니다.

그래서 이 두 가지가 혼합되면 전체적으로 1.3% 정도의 영향력이 있다, 라고 기술적으로 산출했고요. 그리고 거기에서 의료 이용량 억제와 관련된 그 부분은 또 다른 시나리오를 적용이 됐습니다.

그래서 아리마에는 그 두 가지 시나리오가 적용돼서 그 수요 선이 레인지를 갖게 되는 것이고요. 조성법은 소위 아까 말씀드린 것처럼 결정론적인 방법이기 때문에 별다른 시나리오는 필요 없었습니다. 그래서 그렇게 숫자가 나왔다고 보시면 좋을 것 같습니다.

<질문> 제가,

<답변> (관계자) ***정책과장입니다. 질문하신 그거 관련해서 두 가지 시나리오를 반영한 결과도 배부해 드린 자료의 범위 값 안에 들어온다는 답변드리겠습니다.

<질문> 그럼 그거는 따로 그 수치를 제공하지는 않으시나요?

<답변> (관계자) ***

<질문> 그게 이,

<답변> (관계자) 네, 보도자료에 포함돼 있습니다.

<질문> 알겠습니다. 감사합니다.

<질문> 오늘 나온 결과가 그 추계 위원들이 다 동의하고 합의한 내용인지 아니면 안에서 표결이 있었는지, 표결 결과는 어떤지 궁금합니다.

<답변> 그 부분 때문에 좀 시간이 걸리긴 했습니다. 일종의 표결이 있었다고 말씀드리겠고요. 그다음에 모든 위원님들께서 모든 방법이나 가정이나 변수에 대해서 동의하신 거는 아닙니다. 아니고, 그래도 저희가 아까 말씀드렸던 대로 특정 모형은 채택하지 않고 나머지 모형을 채택해서 결과를 발표하게 된 그 과정 속에서 위원님들 한 분, 한 분의 의사를 다 반영해서 결정했다, 이렇게 말씀드리겠습니다.

<질문> *** 그것도 의대 정원 과정에서 고려를 하시는지 궁금합니다. 복지부, 질의합니다.

<답변> (관계자) 질문을 좀 확인하겠습니다. 다음번이라는 게 다음 추계를 말씀하시는지 아니면 이후 보정심 절차를 말씀...

<질문> 이후 보정심 절차입니다.

<답변> (관계자) 보정심 절차에서 몇 년도까지를 고려해서 의대 의사인력 양성 규모를 결정하지는... 할지는 아직 정해지지 않았고요. 어제 보정심 첫 회의를 개최했기 때문에 향후에 논의를 해야 될 사항이라고 답변드리겠습니다.

<질문> 기존에도 여러 가지 방식으로 부족한 의사인력에 대한 추계가 있었는데 어쨌거나 지금 의정 갈등을 거쳐서 추계위를 구성해서 이렇게 결론을 갖고 나오셨는데 이걸 바탕으로 실제로 정부가 정책적인 결정을 해서 사회적인 공감대를 형성하려면 기존의 정부 결정이라든지 이런 쪽에 반대하던 집단도 설득을 할 수 있어야 되는데 기존 추계와 지금 추계, 지금 결론 내신 추계가 이런 점이 다르기 때문에 조금 국민이라든지 아니면 이해관계자들이 신뢰도 있는, 그러니까 신뢰를 갖고 추계 결과를 바라봐 줬으면 좋겠다, 그러니까 어떤 포인트에서 이 결과가 신뢰도가 있을 거라고 생각하시는지 궁금합니다.

<답변> 기존에 대표적으로 인용이 많이 됐던, 활용이 됐던 세 가지 연구가 있었고요. 그 연구에서, 그 연구를 포함해서 또 다른 연구까지 저희가 최대한 처음에 고찰을 다 했습니다. 그래서 어떠한 방법을 썼고 어떤 가정이나 변수나 모형을 채택했는지 이런 것들을 모든 위원님들께서 회의 참석하셔서 다 논의를 하셨고요.

그중에서 저희가 하나의 모형을 선택하지 않고 여러 개의 모형을 선택함으로써 위원님들 간에 견해가 다른 부분들을 최대한 반영하고자 했습니다. 하나의 단위 모형을 선택하는 것이 어찌 보면 속 시원한 답을 드릴 수 있을지는 모르겠지만 그렇게 할 경우에 또 논란에 휩싸일 수 있기 때문에 저희가 최대한 다양한 모형, 그렇지만 그 모형을 선택하는 과정에서도 예측 오차라는 부분을 저희가 또 검증을 했습니다.

그래서 예측 오차가 상대적으로 가장 낮은 모형을 채택했고 그 결과가 산출이 된 것이고, 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 있습니다.

하나만 더.

<답변> (신정우 의료인력수급추계센터장) 기술적인 측면을 말씀드리자면 그간의 추계 모형하고 저희와 크게 다르지 않다고 볼 수도 있는데요. 다만, 그것을 구성하는 요소를 나눌 때 이번에는 의료기관 종별로까지 들어갔습니다. 그러니까 그것에 대한 제안은 역시 의료계에서 있었고요. 그런 어떤 의견을 수용해서 데이터를 구조화시킨 점, 그 점은 특히 기술적으로 차이가 있다고 생각하고 있습니다. 이상입니다.

<질문> 안녕하세요? 제가 헷갈려서 여쭤보는 건데요. 일단 추계위 논의 대상에 중장기 의사 부족 숫자까지는 포함돼 있는데 당초에 알려진 거로는 2027년도 의대 증원 규모도 최소에서 최대 범위로 제시할 수 있다, 이런 얘기가 나왔는데 그 논의가 이번에는 제외가 된 건지 아니면 포함돼 있었는데 보정심으로 넘긴 건지 그것과 그다음에 향후 추계위에서는 의대 증원 규모를 함께 결정할 수 있는 건지가 궁금해서요.

<답변> 그건 아마 과장님께서 말씀하시는 게.

<답변> (관계자) 저희 현재 진행된 수급추계는 보건의료기본법에 근거해서 위원회가 구성되고 했습니다. 거기 보면 보건의료정책심의위원회가 별도로 사회적 합의 기구로서 있고 거기에서 의사인력 양성 규모를 심의 권한으로 되어 있습니다.

수급추계위원회는 미래의 부족 여부, 부족 규모, 정말 수급추계까지만 하는 것으로 서로 역할이 명확히 분담이 돼 있습니다. 그래서 향후에도 수급추계위원회는 수급추계까지만 그렇게 법령에 따라 하게 된다는 말씀드리겠습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 현장 질의 더 없으시면 온라인으로 전달된 기자분들의 질의를 말씀드리겠습니다. 먼저, 중앙일보 최 기자님께서 세 가지 질의 주셨는데요. 두 가지 먼저 전달해드리겠습니다.

먼저, AI 도입에 따라 생산성이 늘어나는데 왜 의료 이용 수요는 줄어드는 걸까요?

그리고 의료 이용은 매년 늘어나는데 왜 고정되는 걸로 추계를 했을까요? 두 가지 먼저 전달드렸습니다.

<답변> 그게 아마 수급이라는 결과를 표현하는 과정에서 그렇게 됐다고 이해하시면 되겠습니다. 그러니까 의사가 감당할 수 있는, 그러니까 AI를 통해서 의사의 생산성이 올라가기 때문에 그런 부분이 그렇게 표현이 된 것이고요.

두 번째 말씀하신 게 의료 이용 관련해서,

<질문> (온라인 질의 대독) 의료 이용은 매년 늘어나는데,

<답변> 네, 그거 고정한 부분이요. 거기에 대해서는 여러 사실 굉장히 많은 논의가 있었습니다. 우리나라 의료 이용이 다소 과도하다 혹은 적정하다, 혹은 또 어떤 분은 또 그렇지 않다, 라고 주장하시는 분들이 계시는데, 그래서 이 과다·적정·과소 의료 이용에 대해서 사실 판단하자, 라는 그런 논의가 있었는데 판단하기는 어렵고 그다음에 OECD 국가 기준으로 봤을 때 우리나라가 의료 이용이 다소 좀 높은 수준이긴 합니다, 수치 자체로는.

그래서 향후에 더 의료 이용이 늘어난다고 보기보다는 현재 수준으로 그냥 유지된다, 라고 가정을 하자, 대신에 인구구조만 바뀌는 부분을 반영하자, 이렇게 가정을 하고 들어간 모형이 그 모형에 해당되겠습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 최 기자님의 세 번째 질의입니다. 2020년~2024년에는 코로나 기간이기 때문에 의사의 공급이 평소에 비해 비정상적인 기간이었습니다. 그런데 추계를 할 때 왜 나머지 변수는 10년 치를 쓰고 의사 공급만 5년 치로 잡았을까요?

<답변> 그거는 신정우 센터장님.

<답변> (신정우 의료인력수급추계센터장) 이거는 다소 기술적인 부분이라 제가 답변드리겠습니다. 우선은 이 퇴출의 구조를 어떻게 하느냐가 결국은 어디에 영향을 미치냐면 가장 크게는 고령, 그러니까 의료인 중에서는 상당히 고령자에 영향을 미칩니다.

즉, 10년의 연평균을 계산했을 때 대비 최근 5년의, 아무래도 5년이라고 하는 기간이 보여주는 것은 고령화된, 그러니까 건강한 고령화가 반영된 기간이라고 보고요, 물론, 코로나라고 하는 외재적인 여러 가지 요소는 있지만.

하지만 이것이 결과적으로 영향을 줘서 결과를 보게 되면 70대 이상의 노인 근로자, 즉 의사분들 중에서 상당히 70대 이상인 분들의 임상 현장 활동률이, 임상 현장에서의 활동률이 높아집니다. 그런데 그것이 과연 미래기 때문에 정확하게 '무엇이 맞다.'는 모르지만 그래도 저희가 생각했던 것은 나이 들더라도 조금 더 의료 현장에서 오래 남을 것이라고 하는 그 가정을 반영시켜주기 위해서 최근 5년의 이탈률을 적용을 했던 것입니다.

AI 생산성이라고 하는 것이 과연 어느 부분에 영향을 줄 것이냐, 아까 저기 뒤에 계시는 기자분님께서도 왜 공급에는 시나리오가 없냐, 라고 말씀 주셨는데 AI의 생산성 영향력은 사실 공급에도 영향을 미칠 수 있습니다. 저희가 어디에 적용하느냐에 따라 다르긴 한데요.

실은 그렇다면 의사분들께서 이 AI라는 것을 통해서 본인의 시간을 절약했다, 라고 하면 보다 많은 환자를 볼 수도 있겠죠. 그 방향을 저희는 수요 쪽에 반영해 준 겁니다. 반영 방식에 대한 설명을 그렇게 드리면 될 것 같습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 다음으로 SBS 박 기자님의 질의입니다. 기초모형의 경우와 시나리오 적용 경우가 모두 담겨 있는데 추계위 차원에서 제시하는 경우의 우선순위가 있을까요?

<답변> 글쎄, 그건 저희가 확정을 짓진 않았지만 대체로 연구 결과를 저희가 발표할 때 일반적으로는 기초모형, 그러니까 시나리오를 적용하지 않은 모형의 결과를 일반적으로는 우선한다, 이렇게 보시면 되겠습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 다음으로, 한국일보 기자님의 질의입니다. 기초모형에서 2040년의 의사 부족 수가 5,704명에서 1만 1,136명이라고 했는데 이 예측에 따라 매년 의대 정원은 현행 3,058명 대비 얼마나 늘어난다고 볼 수 있을까요?

<답변> (관계자) 의대 정원에 대해서 계속 질문을 주고 계신데요. 잘 아시다시피 보건의료정책심의위원회가 어제 구성돼서 첫 회의를 했고 2027년 이후 의사인력 양성 규모 심의 기준에 대해서 일단 논의를 시작했습니다. 그래서 이 수급추계 결과가 바로 기계적으로 어떤 의대 정원 규모로 이렇게 계산되는 그런 방식은 아니고 향후 보건의료정책심의위원회에서 논의해 나갈 사항이라고 답변드리겠습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 다음으로, 내일신문 기자님의 질의입니다. 정부가 추진하는 통합돌봄에 필요한 재택 방문 진료 그리고 50대 이상 적용하는 1차 의료혁신 사업에 필요한 의사 수도, 의사 수에 대한 고려도 추계 과정에 포함이 됐을까요?

<답변> 그런 여러 가지 정책적인 사항들은 저희가 논의는 했지만 이번 추계 결과에 담지는 못했습니다.

<질문> (온라인 질의 대독) 다음으로, 한국경제 기자님의 질의입니다. 의료 이용량에 따라 수요를 추계했는데 기초모형 1·2·3 중에 의료 이용량이 가장 많은 경우는 무엇인가요?

<답변> 그거는 1번의 아리마 모형으로 추계한 모형이 되겠습니다.

<질문> 두 개 질문드리는데 첫 번째는 이번 추계 과정에서 의정 갈등 이후에 나타난 진료량 변화나 근무 형태 변화가 약간 구조적 변수로 반영이 됐는지 아니면 그냥 일시적 충격으로 판단했는지 그리고 그게 이번 논의에 포함이 됐는지가 궁금하고요.

두 번째는 이번 추계 과정에서는 보사연, KDI나 기존에서 했던 정부가 국책 연구기관의 의사 수급 결과도 참고 자료로 활용이 됐는지 그리고 이번 결과가 기존 연구들과 가장 크게 다른 점은 무엇인지 궁금합니다.

<답변> 첫 번째 것 답변드리면 저희가 가장 최근 자료까지 활용을 했기 때문에 2024년도 자료가 들어가 있습니다. 그래서 의정 갈등을 포함한 그런 구조적 변화를 데이터에 담았다고 일단 말씀드릴 수가 있겠고요.

그다음에 KDI나 보사연에서 지난번에 연구했던 부분들을 저희도 같이 참고를 했습니다. 다만, 앞서 말씀드린 대로 하나의 모형을 선택하지 않고 다양한 모형을 선택해서 저희가 결괏값을 제시하고 그다음에 데이터를 업데이트한 부분, 그런 것이 차이점이 되겠습니다.

<질문> 추가 확인으로 한 가지 후속 질문드리겠습니다. 아마 과장님께서 답변해 주실 수 있을 것 같은데요. 이게 아무래도 일반 국민들 입장에서는 의대 정원에 대해서 관심이 많다 보니까 이어지고 있는 것 같은데, 그러면 앞으로 오늘 나온 이 추급 현... 추계 결과를 기초 바탕으로 삼아서 보정심에서 매년 의대 정원을 결정하게 된다는 말씀이 맞는지, 그리고 또 복지부 과장님이시니까 2027년 의대 정원은 그러면 보정심에서 언제쯤 결정될지 그 시기를 대략적으로라도 제시해 주셨으면 좋겠습니다.

<답변> (관계자) 의과대학 정원은 지금 수급추계위원회에서 오늘 발표한 그 추계 결과를 존중해서 보건의료정책심의위원회에서 심의하도록 그렇게 되어 있습니다. 그래서 1월 초부터 보건의료정책심의위원회 제2차 회의를 개최해서 이번 수급추계 결과를 그 회의에 보고하고 그 이후에 구체적인 2027학년도 이후 의대 정원 규모에 대해서 논의를 이어갈 생각이고요. 다만, 1차 회의에서도 2027학년도 대학 입시 관련 절차나 일정들이 있기 때문에 그것들을 감안해서 최대한 신속하게 논의를 진행할 필요가 있다, 라는 위원들 간의 논의가 있었습니다.

<답변> (신정우 의료인력수급추계센터장) 저기 답변 하나 더 추가적으로 드리자면 아까 말씀하신 기자분에 대한 답변인데요. 'KDI나 보사연의 연구 자료를 활용했느냐?'라고 하는 측면은 실은 약간 두 가지가 있을 것 같아요. 저희는 기존의 연구들을 당연히 볼 수밖에 없습니다. 선행 연구에서 어떤 모형을 썼는지, 또 어떤 변수를 봤는지는 기본적으로 봐야 한다는 생각이고요. 그렇기 위해서 수급추계 2차 회의인가 그때 모든 선행 연구들에 대한 검토를 저희뿐만 아니라 위원분들과 같이 했습니다.

이 말씀을 드리는 이유는 우리는 수급추계 모형을 설정할 때 가장 베이스는 이거였습니다. 우리 현실에서 가장 적용 가능한 것을 하자. 즉, 의료 이용량 기반으로 가자고 하는 그런 결정들 그리고 거기에 더해서 사실 데이터의 가용성이 커야죠. 마음과 같아서는 미국처럼 또는 네덜란드처럼 마이크로 시뮬레이션하고 싶지만 '현재 우리 데이터가 과연 가용 가능한 것이냐?' 이런 측면으로 본다면 한계가 있습니다.

그래서 이런 데이터의 가용성 그리고 기존의 선행 연구적인 측면에서는 당연히 선행 연구를 봤던 것이고요. 다만, 한 가지 강조하고 싶은 것은 그 연구들에서 나온 수치는 인용하지 않았습니다. 즉, 기존의 결과에 디펜던트한 어떤 의사결정을 내리지 않았다는 말씀, 그 부분은 명확하게 드리고 넘어가는 것이 오해가 없을 것 같아서 말씀드렸습니다. 이상입니다.

<질문> 최근에 코로나 사태부터 의정 갈등 때까지 사실 어떻게 보면 일반적이지 않은 상황들이 굉장히 오랫동안 지속돼 왔는데 혹시 조금 이러한 부분들 때문에 조금 수급추계 결과에 대한 정확성에 대한 우려 같은 건 없는지, 혹시 이런 부분을 불식시키기 위해서 조금 사용하신 기술적인 방법들이 있었는지가 궁금하고요.

그리고 최근에 또 비슷한 맥락으로 가장 이슈가 되는 게 건강보험 재정 관련인데 혹시 건강보험 재정이 조금 어려워지는 거에 따른 국민들의 의료 이용 행태의 변화라든가 혹시 이런 것까지 수급추계 하시는 과정 속에 고려가 됐었는지 궁금합니다.

<답변> 먼저, 코로나 시기와 의정 갈등 그런 부분에 대해서 저희가 굉장히 많은 논의를 했습니다. 그 기간을 어떻게 반영할 것이냐, 어떤 위원님들은 '최근 기간만 반영하자.' 그런데 최근 기간만 반영하면 아까 말씀하신 그런 어떤 외부의 충격이, 충격만 너무 또 반영되기 때문에 저희가 아리마 모형을 할 때는 최대한 과거로 돌아가서 장기 추세를 반영했습니다. 물론, 최근까지 포함된 거고요.

그리고 아까 말씀드렸던 것처럼 조성법 같은 경우에는 2024년 한 해만 반영을 했다, 이렇게 보시면 되겠습니다. 그래서 2024년이 코로나의 영향은 뭐 딱히 있었다고 보기 어렵고, 의정 사태의 영향을 일부 받았을 수도 있겠습니다.

그리고 건강보험 재정과 관련돼서도 일부 위원님들께서 그런 것도 고려해야 되지 않느냐, 이렇게 말씀을 주셨는데 이번 추계에서는 그 부분까지는 저희가 구체적으로 고려하지는 못했습니다.

<답변> (신정우 의료인력수급추계센터장) 죄송합니다. 자꾸 제가 기술적인 부분은 아무래도 위원장님께서는 전체 거버넌스이시기 때문에 별도로 드리자면, 실은 아까 그 기간이 있었잖아요. 코로나 기간을 포함해서 의정 사태라고 하는 기간을 더미 처리해서 분석을 하기도 했습니다.

다만, 이게 가장 최근 연도의 오랜 기간이에요. 그래서 이걸 더미 처리해서 떼버리면 모형의 적합도가 떨어집니다. 그래서 저희가 고려는 했으나 별도로 추계 선에서는 이렇게 조치하지는 않았다.

하지만 아까 조성법이라든지 이런 것들은 현재 상황을 제대로 반영했다고 보거든요. 그래서 그런 것들을 베이스로 미래를 그려보기도 했다는 말씀, 아까 위원장님께서 주신 말씀에 조금 덧붙여서 말씀드리고요.

재정 관리는 역시 재정의 어떤 규모를 고려해서 무엇을 반영하지는 않았지만 실은 그것의 의미는 '의료 이용 억제 정책이 있느냐, 없느냐?'잖아요. 그래서 코스트 컨테인먼트 정책을 했을 때 과연 어떠한 변화가 있을 것이냐는 시나리오로, 아까 말씀드린 아리마의 시나리오로 적용을 해서 봤습니다. 그래서 기본은 아니지만 같이 검토했다는 말씀드릴 수 있습니다. 이상입니다.

<질문> 아까 나온 질문과 같은 질문인데 제대로 답변이 안 된 것 같아서 다시 과장님께서 여쭤보고 싶은데요. 저희 자료에도 1월에 보정심 회의를 집중적으로 개최한다는 방침이라고 이렇게 적어주셨고 전에, 최근에 장관님 간담회 하셨을 때도 연초에 의대 정원 결정될 걸로 보인다, 라고 말씀하셨는데 그러면 이르면 1월 중 아니면 늦어도 설 전에 결정이 된다고 보면 되는 건지.

<답변> (관계자) 최종 결정 시기는 결국 논의 결과에 달려 있기 때문에 그거를 미리 예정해서 하기는 어렵고 입시 절차를 고려해서 1월 말씀하신 그런 일정들을 신속하게 진행하자, 그리고 충분한 논의를 위해서 회의를 좀 더 자주 개최하더라도... 그런 의미에서 1월 중에 집중적으로 개최한다, 이런 논의가 어제 보건의료정책심의위원회에서 논의가 있었습니다.

<답변> (사회자) 그러면 현장 질의와 온라인 질의가 모두 마무리되었습니다. 이것으로 질의·응답을 마무리하고요. 위원장님 마무리 말씀 간단히 부탁드리겠습니다.

<답변> 저희가 지난 8월 12일부터 오늘 12월 30일까지 총 12차례에 걸쳐서 위원회를 개최해서 심도 있는 논의를 거듭했습니다. 많은 위원님들께서 좋은 의견 굉장히 열정적으로 제시해 주셨고, 그러한 의견들을 저희는 전부 다 소중하게 생각하고 반영하기 위해서 최선을 다했습니다만, 또 저희 추계위원회가 지금 현재 가용한 가장 공신력이 있는 자료를 활용하고, 또 가장 그래도 검증이 됐다고 보이는 방법론을 채택해서 추계 결과를 도출해야 됐기 때문에 여러 위원님들께서 요청하신 정책 변화라든지 환경의 변화라든지 이런 부분들을 저희가 아주 전향적으로 다 고려하기에는 한계가 있었다는 말씀을 드리고요.

하여튼 수고해 주신 위원님들께 너무 감사드리고, 또 이 추계 작업을 담당한 보건사회연구원 추계센터의 관계자분들께서도 거의 최근에 12월에는 거의 집에 못 가시고 이 추계 작업에 매진해 주셨습니다. 그래서 그런 부분들에 대해서 감사의 말씀을 드리고요.

마지막으로 한 마디는 말씀드리자면 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 바람입니다. 이상입니다.

<답변> (사회자) 이것으로 브리핑을 모두 마치겠습니다. 늦은 시간까지 참석해 주셔서 감사합니다.

<답변> 감사합니다.

<끝>

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