AI가 의료계에 진출할 때

AI는 학습 방식을 바꿀 뿐만 아니라, 교육과 임상 실무에도 큰 영향을 미쳐 교사들이 소통하고 평가하는 방식을 바꾸도록 강요하고 있습니다. 사진: D.D

끊임없이 변화하는 기술 흐름 속에서 의료계의 인본주의적 정신을 보존하면서 AI의 힘을 어떻게 활용할 것인가는 학습자와 교사 모두에게 중요한 문제입니다.

기술과 친구가 되는 법을 배우세요

AI는 더 이상 현 세대 학생들에게 낯선 존재가 아니며, 학교 생활 곳곳에 스며들었습니다. 학생들은 단 몇 번의 조작만으로 방대한 지식을 활용하여 연구 시간을 단축할 수 있습니다.

절대적인 정밀성이 요구되는 의학 분야에서도 AI는 학생들의 "파트너"가 되고 있습니다. 다낭 의과기술약학대학교 강사인 쩐 딘 쭝 박사에 따르면, 이러한 추세는 지난 2년 동안 뚜렷하게 나타났습니다.

많은 학생들이 사례 연구를 진행하거나 환자 사례를 논의할 때 ChatGPT나 다른 AI 플랫폼을 참고 자료로 활용합니다. 학생들은 증상을 몇 줄만 입력하면 감별 진단 목록은 물론, 치료 제안까지 받을 수 있습니다.

Trung 박사는 "이것은 AI가 학습 과정에 개입했음을 보여주는데, 이는 10년 전 구글이 의대생들의 문서 검색 습관을 바꾼 것과 유사합니다."라고 말했습니다.

Trung 박사는 이것이 기회이자 잠재적 위험이라고 말했습니다. 긍정적인 측면으로는 AI가 학생들이 방대한 지식에 접근하고, 빠르게 업데이트하며, 시간을 절약할 수 있도록 돕는다는 것입니다. 또한 AI에게 질문하는 것은 학문적 호기심을 북돋아줍니다.

하지만 학생들이 AI에 의존하게 되거나, 문서 분석 및 비교 과정을 건너뛰거나, 정보의 신뢰성을 검증하지 못하게 될 위험이 큽니다.

"의료계에서 잘못된 결정은 점수뿐만 아니라 인간의 생명에도 영향을 미칩니다. 따라서 AI는 과학적 근거와 비판적 사고를 대체하는 '나침반'이 아닌 보조 도구로 여겨져야 합니다."라고 트룽 박사는 강조했습니다.

교사와 학생의 책임

AI는 학습 방식을 변화시킬 뿐만 아니라 교육 및 임상 실무에도 큰 영향을 미쳐 교사들이 소통하고 평가하는 방식을 바꾸도록 강요합니다. Trung 박사에 따르면, 의과대학은 AI를 가상 조교로 활용하여 사례 시나리오를 제시하고, 진단 영상을 시뮬레이션하고, 연구를 지원할 수 있습니다.

이미지_5689.jpg — 199병원, 영상 진단에 AI 적용. 사진: TRAM ANH

하지만 AI가 정말 효과적이려면 명확한 사용 기준을 확립하는 것이 필수적입니다.

"강사는 학생들에게 AI를 참조할 때 명확하게 설명하고, 그 답변을 WHO, 보건부 또는 NICE의 공식 임상 지침과 비교하도록 요구해야 합니다. 더 중요한 것은, 교육 프로그램이 비판적 사고 능력, 임상 실무 역량, 그리고 직업 윤리 교육에 집중해야 한다는 것입니다. 이를 통해 학생들은 "AI에 질문하는 방법"뿐만 아니라 근거를 바탕으로 평가하고, 토론하고, 최종 결정을 내리는 방법도 배우게 됩니다."라고 Trung 씨는 제안했습니다.

AI가 분석과 예측에서 아무리 정확하더라도, 의학의 본질을 정의하는 핵심 요소, 즉 인간적 요소가 여전히 부족합니다. "의학은 과학일 뿐만 아니라 예술이기도 합니다.

치료 결정은 단순히 증상이나 이미지에만 의존하는 것이 아니라, 개인의 상황, 심리사회적 요인, 그리고 환자의 순응도를 고려하여 내려야 합니다. 의사는 환자의 이야기를 경청하고 공감하며, 각 환자의 문화, 신념, 그리고 생활 환경에 적합한 선택을 해야 합니다.

Trung 박사는 "AI는 계산, 데이터 합성, 심지어 예후 예측까지 지원할 수 있지만, 의학의 기반인 의사-환자 관계를 대체할 수는 없습니다."라고 말했습니다.

AI의 등장은 불가피하며 현대 의학에 큰 기회를 가져다줍니다. 중요한 것은 "AI를 사용해야 할까 말까?"가 아니라, 어떻게 올바르고 책임감 있게 사용할 것인가입니다.

"의대 교사의 책임은 미래 세대 의사들이 AI를 지능적이고 선택적으로 사용하도록 지도하는 것입니다. 동시에 연구 역량, 비판적 사고, 그리고 공감 능력을 함양해야 합니다. 만약 우리가 그렇게 할 수 있다면, AI는 의사의 연장선이 되어 환자를 더 잘 치료할 수 있도록 도울 것이며, 의사를 '대체'하는 것이 될 수 없을 것입니다."라고 트룽 박사는 강조했습니다.

기술은 질병을 치료하는 방식을 바꿀 수 있지만, 의사를 가치 있게 만드는 것은 환자의 말을 잘 듣고 공감할 줄 아는 마음입니다. 이는 어떤 알고리즘도 프로그래밍할 수 없는 것입니다.

AI는 교실뿐만 아니라 사람들이 의료 정보에 접근하는 방식에도 영향을 미칩니다. 현재 많은 사람들이 ChatGPT나 AI 플랫폼을 사용하여 자가 진단을 받고 있습니다. 쩐 딘 쭝 박사는 이것이 의료 정보에 접근하려는 정당한 필요성, 즉 의사를 만나기 전에 자신의 건강 상태를 파악하고자 하는 욕구를 반영한다고 생각합니다. 그러나 AI를 남용할 경우, 불필요한 불안이나 잘못된 자가 치료로 이어질 수 있습니다.

"현재 AI는 임상 진단을 대체할 만큼 정확하지 않습니다. 훈련 데이터에 기반한 확률만 반영할 뿐입니다. 사람들은 AI를 "주요 참고 자료"로 여기도록 지도받아야 하며, 진단, 치료 계획 수립, 모니터링에 있어 의사의 역할은 여전히 중요합니다."라고 Trung 박사는 말했습니다.

그는 장기적으로 이것이 보건 부문이 공중 보건 교육을 촉진하고 사람들이 AI 도구를 보다 올바르고, 안전하고, 효과적으로 사용하도록 안내할 수 있는 기회라고 믿습니다.

출처: https://baodanang.vn/khi-ai-buoc-vao-giang-duong-y-khoa-3306694.html