AI 의료 혁신, 환자 건강엔 아직 물음표

AI 도구가 의료진의 업무 효율과 만족도를 높이는 것은 확인되었지만, 실제로 환자의 건강 결과를 개선하는지에 대한 데이터는 아직 부족하다. 전문가들은 효과를 체계적으로 평가할 필요가 있다고 강조한다.

주지하다시피 AI는 이제 우리 일상생활의 중요한 일부가 되었다.

병원에서도 AI 활용이 점점 확대되고 있다. 의사들은 AI를 활용해 진료 기록을 작성하고, AI 도구는 환자 기록을 분석해 특정 지원이나 치료가 필요할 수 있는 환자를 찾아내기도 한다. 또한 의료 검사 결과와 엑스레이를 해석하는 데에도 이러한 도구가 활용된다.

최근 연구들은 AI 도구가 상당히 정확한 결과를 제공할 수 있음을 보여주고 있다. 하지만 여기에는 중요한 의문이 생긴다. 과연 이러한 도구 사용이 실제 환자들의 건강 결과 개선으로 이어질까 하는 점이다.

미시간대학 컴퓨터과학자 제나 위엔스(Jenna Wiens)와 토론토대학 안나 골든버그(Anna Goldenberg)는 최근 학술지 〈네이처 메디신(Nature Medicine)〉에 발표한 논문에서 바로 이 점을 지적했다.

위엔스는 AI가 의료 분야에 가져올 수 있는 이점을 수년간 연구해 왔다. 그는 경력 초기 약 10년 동안 임상의들에게 이 기술을 알리려 노력했다. 그런데 지난 몇 년 사이 상황이 급변했다. 그는 의료 서비스 제공자들이 AI 도구의 효과에 훨씬 더 큰 관심을 보이며, 실제 도입도 빠르게 진행되고 있다고 말했다.

문제는 많은 의료기관이 이러한 도구가 실제로 얼마나 효과적인지 충분히 엄격하게 평가하지 않고 있다는 점이다.

예를 들어 ‘앰비언트 AI(ambient AI)’를 살펴보자. AI 스크라이브(AI scribe)라고도 불리는 이 도구는 의사와 환자 간의 대화를 듣고 이를 기록·요약해 준다. 이미 다양한 제품이 출시되어 의료 현장에서 빠르게 확산되고 있다.

몇 달 전 뉴욕의 한 대형 의료센터에서 의사용 AI 도구를 개발하는 직원은 의료진이 이 기술에 “매우 만족하고 있다”고 전했다. 이어 그는 “이 기술 덕분에 진료 중 환자에게 더 집중할 수 있고, 문서 작업 부담도 줄었다”고 말했다. 초기 연구들도 이러한 평가를 뒷받침하며, 해당 도구가 의료진의 번아웃을 줄이는 데 도움을 줄 수 있음을 시사했다.

좋은 소식이다. 하지만 환자의 치료 결과 개선에는 어떤 도움을 주었을까? 위엔스는 “연구자들은 의료진과 환자의 만족도는 평가했지만, AI 도구가 임상적 의사결정에 어떤 영향을 미치는지는 충분히 평가하지 않았다”며 “그 영향에 대해서는 아직 잘 모른다”고 지적했다.

이러한 문제는 의료 현장에서 사용되는 다른 AI 도구에도 적용된다. 일부 도구는 환자의 건강 경과를 예측하고, 또 다른 도구는 치료법을 추천하는 데 활용된다. 이들은 의료를 더 효과적이고 효율적으로 만들기 위해 설계됐다.

하지만 판독과 예측이 ‘정확한’ 기술이라고 해서 반드시 건강 결과를 개선하는 것은 아니다. 예를 들어 AI는 흉부 X선 판독 속도를 높일 수 있다. 그러나 그 결과를 의사가 얼마나 신뢰할지는 또 다른 문제다. 또한 이 기술이 의사의 환자 대응 방식이나 치료 권고 방식에 어떤 영향을 미칠지도 불확실하다. 결국 이는 환자에게 어떤 결과로 이어질까?

위엔스는 이러한 질문에 대한 답이 병원이나 부서, 임상 업무 방식에 따라 달라질 수 있다고 생각한다. 또한 의사의 경력 단계에 따라서도 차이가 나타날 수 있다고 믿는다.

AI 스크라이브를 다시 예로 들어보자. 교육 분야의 일부 연구에 따르면 이 기술은 사람들이 정보를 인지적으로 처리하는 방식에 영향을 미칠 수 있다. 그렇다면 의사가 환자 정보를 처리하는 방식에도 변화가 생길까? 의대생들이 환자 데이터를 이해하는 방식에도 영향을 미쳐 결국 진료에까지 영향을 줄까?

위엔스는 이 질문에 대해 추가 연구가 필요하다고 강조했다. “우리는 시간을 절약해 주는 기술을 좋아하지만, 그로 인한 의도치 않은 결과도 반드시 고려해야 한다.”

미네소타대학 페이지 농과 연구진은 2025년 1월 발표한 연구에서 미국 병원의 약 65%가 AI 기반 예측 도구를 사용하고 있다는 사실을 확인했다. 그러나 이 중 정확도를 평가한 병원은 약 3분의 2에 불과했고, 편향성까지 점검한 경우는 훨씬 적었다.

위엔스는 이후 이러한 도구를 사용하는 병원이 더 늘어났을 것으로 추측한다. 그는 병원이나 제3의 기관이 이러한 도구가 실제 환경에서 얼마나 도움이 되는지 보다 체계적으로 평가해야 한다고 주장했다. AI 도구가 기대만큼 효과적이지 않을 가능성도 크고, 경우에 따라 환자에게 오히려 해를 끼칠 가능성도 배제할 수 없기 때문이다.

그는 “AI가 임상 진료를 실질적으로 개선할 잠재력이 있다고 믿는다”며 “의료 분야에서 AI를 도입하려는 움직임 자체를 막고 싶지는 않다. 다만 AI가 실제로 사람들에게 어떤 영향을 미치는지에 대한 더 많은 데이터가 필요하다”고 강조했다.

마지막으로 위엔스는 “미래는 AI를 전적으로 사용하거나 전혀 사용하지 않는 극단이 아니라 그 사이 어딘가에 있을 것”이라며 “그 균형점을 찾는 것이 중요하다”고 덧붙였다.

The post AI 의료 혁신, 환자 건강엔 아직 물음표 appeared first on MIT 테크놀로지 리뷰 | MIT Technology Review Korea.