영국 일반의 5명 중 1명, 챗GPT 등 생성형 AI 진료 현장에서 활용 중

2022년 11월 챗GPT 출시 이후 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 챗봇에 대한 관심이 급증했다. 특히 의료 분야에서는 이러한 도구들의 임상적 활용 가능성에 주목하고 있다. 새로운 세대의 챗봇들은 방대한 데이터를 학습해 응답을 생성하며, 인터넷 검색 엔진과 달리 대화형 상호작용이 가능하고 이전 프롬프트를 ‘기억’할 수 있다는 특징이 있다.

영국의 일반의사들을 대상으로 닥터스닷넷에서 진행된 한 온라인 설문조사에 따르면, 설문 응답자 1,006명 중 20%(205명)가 임상 진료 과정에서 생성형 AI 도구를 사용하고 있다고 답했다. 도구별 사용률은 챗GPT 16%, 마이크로소프트 빙 AI 5%, 구글 바드 4% 순이었다. 응답자의 인구통계학적 특성을 보면 53%(531명)가 남성이었으며, 54%(544명)가 46세 이상이었다. 직책별로는 GP 파트너/프린시펄 45%(455명), 봉급직 GP 34%(341명), 임시직 GP 18%(181명), GP 레지스트라 3%(29명)로 구성됐다.

생성형 AI를 활용하는 의사들 중 가장 많은 29%가 환자 진료 후 문서화 작업에 AI를 활용하는 것으로 나타났다. 그 다음으로는 감별진단 제안이 28%를 차지했으며, 치료 옵션 제안이 25%, 이전 문서에서 환자 요약 및 타임라인 작성이 20%로 뒤를 이었다. 또한 8%의 응답자가 편지 작성에 AI를 활용한다고 답했으며, 33%는 기타 목적으로 활용하고 있다고 응답했다.

연구진은 생성형 AI 도구들의 주요 한계점 세 가지를 지적했다.

첫째, 잘못된 정보를 생성하는 ‘환각’ 현상이 발생할 수 있으며, 둘째, 인종, 성별, 장애와 관련된 의료 불평등을 악화시킬 수 있는 알고리즘 차별의 위험이 존재한다. 셋째, 소비자 기반 애플리케이션으로서 환자의 개인정보 보호에 취약할 수 있다는 점도 중요한 문제로 지적됐다.

연구진은 “명확한 업무 정책이나 가이드라인이 부재한 상황에서도 일반의들이 업무 보조 수단으로 생성형 AI를 활용하고 있다”고 지적했다. 특히 의료계는 의사와 의대생들을 대상으로 한 AI 교육과 함께, 정보 요약 등 AI의 잠재적 이점과 오류 가능성, 알고리즘 편향, 환자 개인정보 보호 등 위험 요소에 대한 균형 잡힌 교육이 필요하다고 강조했다.

본 연구는 챗GPT 출시 1년 이상이 지난 시점에서 진행된 최대 규모의 의사 대상 생성형 AI 활용 현황 조사라는 점에서 의미가 있다. 다만 이번 조사는 닥터스닷넷 사용 의사만을 대상으로 한 비확률 표본조사라는 한계가 있다. 닥터스닷넷은 영국 의사의 67%(약 254,741명)가 가입되어 있으나, 응답자들의 AI에 대한 관심도에 따른 응답 편향 가능성을 배제할 수 없다. 연구진은 의사들의 생성형 AI 도입 현황과 임상 현장에서의 안전하고 보안이 확보된 구현 방안에 대한 추가 연구가 필요하다고 강조했다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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