AI와 의사: 진단 능력을 개선할 수 있는가?
최근 미국에서 진행된 임상 시험이 흥미로운 결과를 보여주었습니다. 연구진은 50명의 현직 의사가 AI 프로그램인 ChatGPT의 지원을 받아 진단 능력이 향상되는지 여부를 조사했습니다. 결과는 다소 예상 밖이었습니다. ChatGPT가 제공한 진단이 의사들보다 더 나은 성과를 보였기 때문입니다.
이 연구는 AI 기술을 활용한 의료 진단의 가능성과 한계를 탐구하는 데 중요한 통찰을 제공했습니다. 하지만 'AI가 의사를 대체할 수 있는가?'라는 질문을 제기하며 여러 가지의 상황을 고려해야 합니다.
1. AI와 인간의 협업: '인턴'의 역할
Drew Breunig이라는 문화 인류학자는 AI 기술을 '신', '인턴', '기어'라는 세 가지 카테고리로 나누었습니다. 현재 우리가 많이 사용하고 있는 AI는 '인턴' 수준으로, 주로 전문가와 협력하여 반복적인 작업을 수행하는 역할을 합니다. ChatGPT 같은 대형 언어 모델(LLM)은 인간 전문가의 감독 하에 여러 작업을 돕고 있지만, 여전히 인간의 경험과 판단이 필요한 상황에서 가장 효과적입니다.
예를 들어, 2018년에 DeepMind와 Moorfields Eye Hospital 사이의 협업으로 안구 스캔 분석이 크게 개선되었습니다. 이처럼 AI는 단순한 데이터 처리 작업에서는 놀라운 속도와 정확성을 보입니다. 하지만 진단 과정은 훨씬 복잡한 인지 능력과 경험을 요구합니다.
2. 진단 과정과 의사의 역할
최근 미국의 임상 연구에서는 의사들이 ChatGPT의 도움을 받았을 때 오히려 AI가 스스로 진단을 내리는 상황이 발생했습니다. 흥미로운 점은 의사들이 자신의 진단에 대해 큰 확신을 갖고 있었음에도 불구하고, AI가 제안한 더 나은 진단을 간과한 경우가 많았다는 것입니다.
이 연구는 의사들이 AI 도구를 얼마나 잘 활용하고 있는지에 대한 통찰을 제공합니다. AI의 도움을 받기 위해서는 어떻게 프롬프트를 설정하고, 필요한 정보를 어떻게 요청해야 하는지에 대한 이해가 중요합니다. 이러한 '프롬프트 엔지니어링' 기술은 아직 많은 사람들에게 낯선 개념입니다.
3. AI와 인간의 협력: 기회와 도전
MIT에서 진행된 또 다른 연구에서는, 물질 과학자들이 AI의 도움을 받았을 때 44% 더 많은 신소재를 발견하고, 39%의 특허 출원이 증가하는 결과를 보였습니다. 하지만 이 과정에서 연구자들은 자기 업무에 대한 만족도가 감소하는 경험을 합니다. 일과 창의성을 나누는 것의 연관성을 고려할 때, AI가 그들의 '생각'을 주도하게 되는 상황이 불만을 초래할 수 있습니다.
마무리하며
AI는 의사와 같은 전문직에서 흥미로운 도전과 기회를 제공합니다. 하지만 인간과 기계의 협업이 진정한 혁신을 이끌기 위해서는 기술에 대한 이해뿐만 아니라, AI의 역할과 한계를 명확히 인식하는 것이 중요합니다. AI와의 관계가 지속적으로 변화하는 이 시점에서, 우리가 지켜봐야 할 부분은 AI의 잠재력을 최대한으로 활용하는 것입니다.
결국, AI가 의사들을 보조할 수는 있지만, 완전히 대체할 수는 없습니다. 의료 분야에서의 AI의 역할이 어떻게 발전해 나갈지를 주목할 필요가 있습니다. 이는 단순한 기술의 문제가 아니라, 인간의 직업과 가치관에도 큰 영향을 미치기 때문입니다.
