AI를 진찰실에 들일 수 있는가? 의사가 말하는 "사용해야 할 곳/피해야 할 곳"

AI를 진찰실에 들일 수 있는가? 의사가 말하는 "사용해야 할 곳/피해야 할 곳"

1) 의사는 AI에 반대하지 않는다. 문제는 "환자에게 직접 말하는 AI"

TechCrunch가 그린 것은 "의사 VS AI"의 대립이 아니다. 오히려, 의사도 투자자도 "의료의 비효율은 AI로 개선할 수 있다"고 보고 있다. 경계되는 것은 AI가 **환자와의 접점(인터페이스)**이 되는 순간, 책임과 안전성의 논점이 한꺼번에 무거워지는 것이다.


LinkedIn 상의 TechCrunch 게시물에서도, 우려는 "AI 그 자체"가 아니라 "AI가 환자 대응을 맡기 시작했을 때, 설명 책임의 위치가 모호해진다"는 점에 집약되어 있었다. 의료는, 결과가 나쁘면 누군가가 법적·윤리적·임상적으로 책임을 지는 세계이다.


2) "45%의 폐색전"이라는 강한 숫자가, 진료를 왜곡한다

외과의사이자 의료 AI 분야의 리더인 Sina Bari 의사는, 환자가 가져온 생성 AI의 답변에 충격을 받은 경험을 이야기하고 있다. 추천한 약에 "폐색전 확률 45%"라는 숫자가 붙어 있었지만, 조사해보니 결핵이라는 제한된 집단에 관한 논문 출처로, 그 환자에게는 해당되지 않았다.


이것이 의료 챗봇의 무서운 점이다.
의료의 숫자는, 대상 집단·조건·전제가 바뀌면 의미가 달라진다. 그럼에도 불구하고 **"숫자는 강하다"**. 환자는 불안해지고, 의사는 "오해의 수정"에서 진료를 시작하게 된다. 오류가 자신만만하게 이야기될수록(소위 환각), 커뮤니케이션 비용도 리스크도 급증한다.


3) 그럼에도 Bari 의사가 "ChatGPT Health"에 기대한 이유

의외인 것은, Bari 의사가 이 경험을 겪고도 여전히 OpenAI의 ChatGPT Health에 "우려보다 기대"를 보인 점이다. 이유는 간단하다.환자가 AI에 건강 상담을 하는 흐름은 이미 일어나고 있기 때문이다. 그렇다면, 더 개인적인 공간이나 보호책을 마련하고, 현실에 맞춰 안전 측으로 "제도화"하는 것이 낫다는 발상이다.


ChatGPT Health는, 건강 영역의 대화를 전용의 장소로 나누고, (OpenAI의 설명에 따르면) 기반 모델 학습에 사용하지 않는 방침을 내세운다. 또한 의료 기록의 업로드나, Apple Health나 MyFitnessPal 등의 연계로 개별성을 높이는 구상도 이야기되고 있다.


4) "위험하니까 사용하지 마라"가 통하지 않는──3~6개월 대기라는 현실

스탠포드의 Nigam Shah 의사는, 의료 AI의 논의를 "정확도"만으로 이야기할 수 없다고 보여준다. 일차 의료(프라이머리 케어)에 만나기까지 3~6개월 대기가 드물지 않은 상황에서, "진짜 의사를 반년 기다릴 것인가, 의사는 아니지만 뭔가 할 수 있는 상대와 이야기할 것인가"라고 묻는다.


이 시점이 중요하다. 의료 접근이 충분하다면 "AI가 위험하니까 사용하지 않는다"는 선택이 가능하다. 그러나 진료를 받을 수 없거나, 너무 늦은 사람에게는, AI는 **"제로보다 낫다"**로 자리 잡는다. 그래서 논의의 초점은 "AI를 금지할 수 있는가"가 아니라,사고를 줄이는 설계와 제도를 어떻게 만들 것인가로 이동하게 된다.


5) 의료 AI의 지름길은 "환자의 대체"보다 "의사의 시간을 되찾는 것"

Shah 의사가 제시하는 현실적인 루트는, 환자용 챗이 아니라 **의료자 측(제공자 측)**에서의 도입이다. 일차 의료에서는, 사무 작업이 의사의 시간의 약 절반을 빼앗는다는 지적이 있으며, 이를 자동화할 수 있다면 진료할 수 있는 환자 수가 늘어나고, 환자가 "대체 의사 AI"에 몰려드는 압력도 줄일 수 있다.


스탠포드가 개발하고 있는 ChatEHR은, 전자 건강 기록 내의 정보 탐색을 대화적으로 하여, 의사가 "찾는 시간"을 줄이고 "환자와 이야기하는 시간"으로 되돌리는 목표가 이야기되고 있다.


같은 맥락에서, Anthropic의 Claude for Healthcare도, 사전 승인(prior authorization)과 같은 "번거롭지만 필수"의 업무를 단축할 수 있다고 설명되고 있다. 관계자에게 설명에서는, 1건당 20~30분을 줄일 수 있는 가능성을 언급하며, 쌓이면 큰 시간 절약이 된다고 한다.


6) 프라이버시: HIPAA 밖으로 나간 순간, 무슨 일이 일어나는가

환자가 의료 기록을 챗봇에 전달하면, 데이터는 병원의 관리 영역을 떠나, 보호의 틀도 바뀔 수 있다. 데이터 유출 대책 기업의 공동 창업자 Itai Schwartz는, HIPAA 준수 조직에서 비준수 벤더로 의료 데이터가 이동하는 점을 문제시하며, 규제 당국의 대응을 주시하고 있다.


이 불안은 SNS에서도 강하다. Hacker News의 논의에서는, "건강 데이터가 HIPAA 밖에 있으며, 장래의 수익화(보험·고용 등)로 연결될 수 있는 것이 아닌가"라는 경계나, 설정이 복잡하여 "모르는 사이에 공유해버린다"는 종류의 불만이 보였다.


한편 OpenAI는, Health는 의료의 대체가 아니라 지원이며, 전용의 보호 설계를 채택한다고 설명하고 있다. 여기는 "회사의 약속"뿐만 아니라, 감사와 규제, 투명성에 의해 "검증 가능"하게 하는 것이 신뢰의 조건이 된다.


7) SNS의 반응: 찬반은 갈리고 있다. 하지만 쟁점은 대체로 같다

**LinkedIn(TechCrunch 게시물 주변)**에서는, "진단 보조나 문서화 등 의사의 등을 밀어주는 AI는 환영받기 쉽지만, 환자와 직접 소통하는 AI는 책임 경계가 모호해진다"는 정리가 지지를 모았다. 요컨대 **"편리함"보다 "책임의 위치"가 불안하다는 것이다.


Hacker News에서는 온도 차가 더욱 크다.
어떤 층은, 검사 결과의 이해나 의사와의 커뮤니케이션 준비에 도움이 되었다는 경험담을 이야기하며, "규제는 필요하지만 가치는 사라지지 않았으면 좋겠다"고 주장한다.


다른 층은, AI가 "동의해주는" 방향으로 유도되기 쉬운 점(대화를 다시 시작해 원하는 답을 끌어내는 등)이나, 자기 진단·과잉 보충제·의료 불신을 증폭하는 리스크를 우려한다. 게다가 "일반 공개한다면, 독립적인 안전성 인증이 먼저"라는 강한 의견도 나오고 있다.


이 대립은, 결국 다음의 3점으로 수렴한다.

  1. 의료 접근이 나쁠수록 AI 수요는 증가한다(막기 어렵다)

  2. 오정보의 피해는 "약한 입장"에 집중되기 쉽다(곤란한 사람일수록 의존한다)

  3. 책임과 프라이버시가 모호한 채로 확산되는 것이 최악(그래서 제도가 필요하다)


8) 그렇다면, 환자용 의료 챗봇은 어떻게 사용해야 "사고가 줄어드는가"

결론적으로, 의료 AI는 "진단의 대체"보다, 우선진료의 질을 높이는 보조로 사용하는 것이 안전 측이다.

  • 증상이나 경과의 정리, 진료 시에 전할 요점의 메모화

  • 검사 결과·약·병명의 일반적인 설명의 이해(단, 최종 판단은 의사)

  • 다음 진료에서 물어볼 질문의 리스트화


그리고 사회 측은, 환자용보다 먼저 **의료자 측 AI(기록 검색, 사무, 사전 승인 등)**를 정비하고, 애초에 "반년 대기"를 줄이는 방향으로 투자하는 것이 이치에 맞다.


Bari 의사가 말한 것처럼, 환자를 보호하려면 의료자가 "보수적이고 신중"해야 한다. 의료 AI는, 그 신중함을 깨는 도구가 아니라, 지지하는 도구여야 한다.


참조 URL


참고 기사

의사들은 AI가 의료에서 역할을 할 수 있다고 생각하지만, 챗봇으로는 아닐 수도 있습니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/01/13/doctors-think-ai-has-a-place-in-healthcare-but-maybe-not-as-a-chatbot/

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