헬스조선은 인터엠디(InterMD)와 함께 매월 정기적으로 주제를 선정해 '의사들의 생각'을 알아보는 온라인 설문조사를 진행하고 그 결과를 공유하고 있습니다. 인터엠디는 5만여 명의 의사들이 회원으로 있는 '의사만을 위한 지식·정보 공유 플랫폼(Web, App)'입니다. (편집자주)
생성형 인공지능(AI) 이용률이 꾸준히 증가하고 있습니다. 한국언론진흥재단 미디어연구센터 온라인 설문조사에 따르면, 전체 응답자 1748명 중 57.2%가 최근 한 달 이내 생성형 AI를 사용한 경험이 있는 것으로 나타났습니다. 2023년 같은 조사 때 32.8%만 사용 경험이 있다고 응답했던 데 비해 2년 만에 사용량이 대폭 늘었습니다. 의료 현장에도 생성형 AI가 빠르게 스며들고 있습니다. 같은 조사에서 의료 분야는 향후 5년 내 생성형 AI의 영향력이 커질 영역 2위에 꼽혔습니다(74.4%). 생성형 AI 중 하나인 챗GPT가 국내 한의사 국가시험·미국 의사면허시험(USMLE)·일본 일본의사국가시험에 통과하며 AI에게 의료 정보를 묻는 경우도 늘었습니다. 이런 흐름을 바라보는 의료 현장의 시선은 어떨까요? 의사 1000명에게 직접 물어봤습니다.
◇긍정적·부정적 시야 공존
의사들은 환자들의 AI 사용 확대에 대한 상반되는 입장을 보였습니다. 설문에 참여한 의사의 약 절반(45.8%)이 “환자가 AI를 활용해 증상을 자가진단한 뒤 병원에 오는 경우가 늘었다”고 답했는데요. 이러한 변화에 대해, “질환 이해도를 높인다(39.4%)”는 긍정적인 입장과 “불필요한 요구 증가 및 의료진 판단에 대한 불신을 유발한다(41.2%)”는 부정적인 입장이 공존했습니다. 사용 확대에 대한 의견은 엇갈렸지만, 자유 서술형 응답란 의견을 종합해보면 “현 시점에서는 보조적인 도구로 신중하게 활용해야 한다”는 견해는 공통적이었습니다.
생성형 인공지능(AI) 이용률이 꾸준히 증가하고 있습니다. 한국언론진흥재단 미디어연구센터 온라인 설문조사에 따르면, 전체 응답자 1748명 중 57.2%가 최근 한 달 이내 생성형 AI를 사용한 경험이 있는 것으로 나타났습니다. 2023년 같은 조사 때 32.8%만 사용 경험이 있다고 응답했던 데 비해 2년 만에 사용량이 대폭 늘었습니다. 의료 현장에도 생성형 AI가 빠르게 스며들고 있습니다. 같은 조사에서 의료 분야는 향후 5년 내 생성형 AI의 영향력이 커질 영역 2위에 꼽혔습니다(74.4%). 생성형 AI 중 하나인 챗GPT가 국내 한의사 국가시험·미국 의사면허시험(USMLE)·일본 일본의사국가시험에 통과하며 AI에게 의료 정보를 묻는 경우도 늘었습니다. 이런 흐름을 바라보는 의료 현장의 시선은 어떨까요? 의사 1000명에게 직접 물어봤습니다.
◇긍정적·부정적 시야 공존
의사들은 환자들의 AI 사용 확대에 대한 상반되는 입장을 보였습니다. 설문에 참여한 의사의 약 절반(45.8%)이 “환자가 AI를 활용해 증상을 자가진단한 뒤 병원에 오는 경우가 늘었다”고 답했는데요. 이러한 변화에 대해, “질환 이해도를 높인다(39.4%)”는 긍정적인 입장과 “불필요한 요구 증가 및 의료진 판단에 대한 불신을 유발한다(41.2%)”는 부정적인 입장이 공존했습니다. 사용 확대에 대한 의견은 엇갈렸지만, 자유 서술형 응답란 의견을 종합해보면 “현 시점에서는 보조적인 도구로 신중하게 활용해야 한다”는 견해는 공통적이었습니다.
◇10명 중 8명 “AI 정보 검증 후 제한적 사용해야”
그렇다면 의사들은 실제 환자 진료나 업무에 AI를 어느 정도로 활용하고 있는지 물었습니다. 의사들은 환자 진료 또는 업무에 AI 활용 경험이 없는 경우가 더 많았으며(54.4%) 사용하더라도 검증 과정을 거친 뒤 활용했습니다(87.5%). AI 정보에 대한 신뢰도는 그리 높지 않았습니다. ‘AI가 제공하는 의학 정보를 신뢰하느냐’는 질문에 “신뢰한다”는 답변은 18.6%에 불과했고 대다수(77.6%)가 “어느 정도 참고는 하되 검증이 필요하다”고 답했습니다.
‘AI가 의료 진단을 내릴 수 있다고 생각하느냐’는 질문에는 전체 응답자 중 44.2%가 “특정 질환에서는 가능하다”고 답했으며 36.4%는 “의료진 수준은 어렵지만 보조 인력 수준의 역할은 대체할 수 있다”고 답했고 19.4%는 “불가능하다”고 답했습니다. AI가 의료 진단을 내릴 수 있는 질환에 대한 서술형 응답란에는 ▲감기 ▲피부질환 ▲혈당·혈압 등 명확한 수치로 확인 가능한 질환(당뇨병·고혈압) ▲골절 ▲폐렴 등 영상검사 판독 등의 의견이 있었습니다. 다만, ‘환자 개개인의 특수성을 반영하기 어렵고 오진일 경우 책임 소재가 불명확해 1차 진료 이상으로 활용하기에는 한계가 있다’는 입장이 지배적이었습니다.
◇AI 확산 전 제도적 안전망 확립 우선돼야
의사들은 AI 활용이 본격화될수록 사용 가이드라인 등 제도적 장치 마련이 시급하다고 봤습니다. 현재 AI 의료 활용 결과에 대한 책임 소재가 불분명한데요. 응답자들 중 657명은 환자 본인, 311명은 정보를 참조한 의료진의 일부 책임, 263명은 AI 개발사를 꼽는 등 책임 소재가 뚜렷하지 않음을 보여줍니다.
그렇다면 의사들은 실제 환자 진료나 업무에 AI를 어느 정도로 활용하고 있는지 물었습니다. 의사들은 환자 진료 또는 업무에 AI 활용 경험이 없는 경우가 더 많았으며(54.4%) 사용하더라도 검증 과정을 거친 뒤 활용했습니다(87.5%). AI 정보에 대한 신뢰도는 그리 높지 않았습니다. ‘AI가 제공하는 의학 정보를 신뢰하느냐’는 질문에 “신뢰한다”는 답변은 18.6%에 불과했고 대다수(77.6%)가 “어느 정도 참고는 하되 검증이 필요하다”고 답했습니다.
‘AI가 의료 진단을 내릴 수 있다고 생각하느냐’는 질문에는 전체 응답자 중 44.2%가 “특정 질환에서는 가능하다”고 답했으며 36.4%는 “의료진 수준은 어렵지만 보조 인력 수준의 역할은 대체할 수 있다”고 답했고 19.4%는 “불가능하다”고 답했습니다. AI가 의료 진단을 내릴 수 있는 질환에 대한 서술형 응답란에는 ▲감기 ▲피부질환 ▲혈당·혈압 등 명확한 수치로 확인 가능한 질환(당뇨병·고혈압) ▲골절 ▲폐렴 등 영상검사 판독 등의 의견이 있었습니다. 다만, ‘환자 개개인의 특수성을 반영하기 어렵고 오진일 경우 책임 소재가 불명확해 1차 진료 이상으로 활용하기에는 한계가 있다’는 입장이 지배적이었습니다.
◇AI 확산 전 제도적 안전망 확립 우선돼야
의사들은 AI 활용이 본격화될수록 사용 가이드라인 등 제도적 장치 마련이 시급하다고 봤습니다. 현재 AI 의료 활용 결과에 대한 책임 소재가 불분명한데요. 응답자들 중 657명은 환자 본인, 311명은 정보를 참조한 의료진의 일부 책임, 263명은 AI 개발사를 꼽는 등 책임 소재가 뚜렷하지 않음을 보여줍니다.
AI 기반 의료 서비스가 안전하게 활용되기 위해서는 “환자 대상 사용 가이드라인 마련(53.5%)”이 최우선 과제로 지목됐고 “진단용 AI와 정보성 AI의 법적 구분(49.1%)”, “AI 판독 검증 과정 마련(31.4%)”이 뒤를 이었습니다. 의사들은 제도적 구축이 AI 확산 속도를 따라가지 못하면 오진 또는 의료진 판단력 약화(64%), 환자 오남용(56.1%) 등이 현실 문제로 나타날 수 있다고 지적했습니다.
AI 활용에 대한 기대와 우려가 교차하는 가운데 명확한 책임 규정과 제도적 안전장치 마련이 이번 조사에서 드러난 의사들의 공통적인 목소리입니다.
☞생성형 AI
대규모 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능.
AI 활용에 대한 기대와 우려가 교차하는 가운데 명확한 책임 규정과 제도적 안전장치 마련이 이번 조사에서 드러난 의사들의 공통적인 목소리입니다.
☞생성형 AI
대규모 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능.