Insights: Clinician of the Future attitudes toward AI
엘스비어(Elsevier)가 최근 발표한 ‘미래 의료진의 AI에 대한 태도’ 보고서에 따르면, 의료 전문가들 사이에서 인공지능(AI)에 대한 기대와 우려가 동시에 존재하는 것으로 나타났다. 이 보고서는 전 세계 123개국의 의사와 간호사 1,007명을 대상으로 한 설문 조사 결과를 바탕으로 작성되었으며, AI가 의료 현장에 가져올 변화에 대한 의료진들의 인식을 상세히 보여주고 있다.
AI에 대한 높은 인지도와 기대감
의료계의 AI에 대한 인지도는 매우 높은 것으로 조사되었다. 응답자의 95%가 AI(생성형 AI 포함)에 대해 들어본 적이 있다고 답했으며, 특히 챗GPT(ChatGPT)의 인지도가 84%로 가장 높았다. 의사들(90%)이 간호사들(77%)보다 챗GPT에 대해 더 잘 알고 있는 것으로 나타났다.
의료진들은 AI가 가져올 잠재적 이점에 대해 높은 기대감을 보였다. 96%가 AI가 지식 발견을 가속화할 것이라고 예상했으며, 92%는 의료기관과 기업의 비용 절감에 도움이 될 것으로 전망했다. 또한 88%가 업무 품질 향상을, 85%가 고부가가치 업무를 위한 시간 확보를, 84%가 협업 증진을 기대한다고 응답했다.
한 영국 의사는 “AI는 훈련된 의사가 더 넓은 범위의 감별진단과 치료 계획을 고려할 수 있도록 도울 수 있다”고 말했다. 이는 AI가 의사의 진단과 치료 결정을 보조하는 도구로서의 역할에 대한 기대를 보여준다.
의료 교육의 변화
AI는 의료 교육 분야에서도 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 응답자의 97%가 AI가 교육 및 강의 활동에 도움이 될 것이라고 보았다. 이는 2023년 조사에서 의료진의 51%가 의대생 교육에, 50%가 간호사 교육에 AI 사용이 바람직하다고 본 결과와 맥을 같이 한다.
의료 교육에서 AI의 활용은 학생들에게 더 다양하고 실제적인 학습 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 들어, AI를 통한 시뮬레이션 훈련이나 개인화된 학습 경로 설계 등이 가능해질 수 있다. 그러나 동시에 AI에 대한 과도한 의존이 인간 의료진의 핵심 능력 발달을 저해할 수 있다는 우려도 제기되고 있다.
AI 사용에 대한 우려와 신뢰 구축 방안
의료진들은 AI의 잠재적 위험에 대해서도 경계심을 보였다. 93%가 AI가 허위정보 유포에 사용될 수 있다고 우려했으며, 85%는 중대한 오류나 사고 발생 가능성을 지적했다. 또한 82%의 의사들이 AI에 대한 과도한 의존이 생길 수 있다고 보았고, 81%는 인간의 비판적 사고 능력이 약화될 수 있다고 우려했다.
한 브라질 의사는 “이러한 도구들은 아직 과학적 증거에 기반하지 않았고, 참고문헌을 제공하지 않으며, 아직 신뢰할 수 없다”고 지적했다. 이는 AI 기술의 현재 한계와 의료 분야에서의 신중한 적용 필요성을 강조하는 의견이다.
이러한 우려를 해소하고 AI 도구에 대한 신뢰를 높이기 위해, 의료진들은 여러 요소들이 중요하다고 밝혔다. 59%가 모델의 사실 정확성, 도덕성, 무해성 훈련이 중요하다고 답했으며, 58%는 고품질 동료 검토 콘텐츠만을 사용한 모델 훈련이 필요하다고 보았다. 또한 AI 도구의 기본 참고문헌 인용(57%), 입력 정보의 기밀 유지(55%), 개발 및 구현 관련 법규 준수(54%) 등도 중요한 요소로 꼽혔다.
AI 도구 사용의 편안함을 높이는 요인으로는 사용자 입력에 대한 프라이버시 존중(37%), 인간의 감독을 통한 책임성(37%), 모델 훈련에 사용된 데이터와 정보에 대한 강력한 거버넌스(35%) 등이 언급되었다.
결론: AI와 의료의 공존을 위한 과제
보고서는 AI 기술 제공업체와 의료기관에 여러 과제를 제시했다. AI 기술 제공업체는 정확성과 신뢰성 향상, 투명성 증대, 안전성과 보안 강화, 모델의 포용성과 다양성 확보에 주력해야 한다. 의료기관은 명확한 정책과 계획 수립 및 소통, 거버넌스와 전문성 구축, 교육 및 역량 강화, 접근성 보장, 신뢰할 수 있는 AI 도구 사용에 집중해야 한다.
결론적으로, 의료 전문가들은 AI가 의료 분야에 가져올 변화에 대해 기대와 우려를 동시에 가지고 있다. AI의 잠재적 이점을 최대화하면서 위험을 최소화하기 위해서는 신중하고 체계적인 접근이 필요할 것으로 보인다. 의료계와 기술 업계, 그리고 정책 입안자들의 긴밀한 협력을 통해 AI가 의료의 질을 높이고 환자 케어를 개선하는 데 기여할 수 있도록 하는 것이 앞으로의 중요한 과제가 될 것이다.
본 기사에 인용된 엘스비어의 리포트는 링크에서 확인할 수 있다.
본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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