의사가 왜 대부분의 시간을 환자의 눈이 아닌 화면만 바라보는지 궁금해 본 적 있으신가요? 바로 의사들이 과도한 급여를 받는 비서처럼 행동하기 때문입니다. 하지만 마이크로소프트와 구글이 이러한 상황을 바꿀 수 있는, 혹은 의사들을 실업자로 만들 수도 있는 도구를 개발해 의료 현장에 진출했습니다. 이것이 의료 시스템의 해결책일까요, 아니면 흰 가운의 종말을 알리는 신호탄일까요? 일반의라는 직업은 이제 사라지는 걸까요?
이러한 세계적인 현상을 상상해 보세요: 당신은 2018년도 잡지들로 둘러싸인, 마치 오페라 가수처럼 열정적으로 기침하는 사람들로 가득 찬 무균 대기실에 앉아 있습니다. 마침내 당신 차례가 되면, 의사는 부드러운 목소리로 "안녕하세요"라고 인사한 후 다음 진료를 시작합니다. 키보드와 열정적인 교감을 나누는 데 10분을 투자하세요.당신은 가슴 통증에 대해 이야기하고 있는데, 그는 마치 다음 대작 소설을 쓰는 것처럼 키보드를 두드리고 있네요. 이것이 전 세계 현대 의학의 현실입니다. – 진단이 행정 업무의 부차적인 활동으로 전락한 관료주의적 지옥. 하지만 독자 여러분, 준비하세요. 그런 날이 오고 있습니다. 인공 지능 커피 브레이크도 필요 없고, 파업도 하지 않으며, 지난 20년간 환자가 언급한 모든 증상을 기억하는 인공지능이 있다면, 일반의라는 직업은 사라진 것일까요?
마이크로소프트가 수술실에 들어갈 때
먼저 한 가지 분명히 해두죠. 우리가 이 혁명에 대해 이야기할 때, 우리는 마이크로소프트의 혁명에 대해 이야기하고 있는 겁니다. 관료주의라는 실질적인 대량살상무기 – 미묘한 차이 DAX 코파일럿 (드래곤 앰비언트 익스피리언스). 마이크로소프트는 누앙스를 인수하기 위해 무려 197억 달러(약 185억 유로)를 지불했습니다. 왜 그랬을까요? 의료 산업이 혁신적인 변화를 맞이할 준비가 되어 있었고, 오늘날 의사들이 직면한 가장 큰 문제는 바이러스가 아니라 종이 문서라는 것을 알고 있었기 때문입니다.
DAX 코파일럿 DAX는 90년대 변호사 사무실에서나 볼 법한 낡은 녹음기가 아닙니다. 주변 지능과 GPT-4 모델의 강력한 기능을 활용하여 의사와 환자 간의 대화를 "듣는" 시스템입니다. 명령이 필요 없습니다. 그냥 작동합니다. 의사가 환자의 활력 징후를 확인하고 생활 습관에 대해 질문하는 동안, DAX는 백그라운드에서 최고 수준의 의료 기준에 따라 구성된 완벽한 진료 기록을 단 몇 초 만에 작성합니다.
결과는 어떨까요? 수치가 너무 좋아서 어떤 엔지니어라도 슈퍼카 옆면에 붙이고 싶어할 정도입니다.
- 환자 방문당 7분의 시간이 절약됩니다.
- 70 %는 의사의 소진을 줄여줍니다.
- 문서 작업에 소요되는 시간이 50% 감소했습니다.
- 그리고 가장 중요한 것은, % 환자 93명이 이 시스템을 사용하면서 의사가 더 "인간적"이라고 느꼈다고 답했다는 점입니다.
아이러니하죠? 의사들에게 따뜻함을 되찾아주기 위해 세상에서 가장 차가운 기술이 필요했다니 말이에요. 이 시스템은 단순히 기록만 하는 게 아니라, 맥락을 이해하고 날씨 같은 쓸데없는 잡담을 걸러내고 임상적 사실에 집중합니다. 의사는 최종적으로 기록을 훑어보고 자신의 전자건강기록(EHR) 시스템에서 확인하기만 하면 진료가 종결됩니다.
Google Med-PaLM 2: 상자 속의 천재성
만약에 마이크로소프트 서류를 정리하고 최고 행정 보조 역할을 하는 사람과 달리, 구글은 진단을 내리려고 합니다. 이것이 그들의 모델입니다. 메드-팔름 2 Med-PaLM 2는 그야말로 의학 백과사전의 끝판왕입니다. 가벼운 두통에 응급 수술을 처방하는 평범한 챗봇과는 차원이 다릅니다. Med-PaLM 2는 미국 의사 면허 시험에 응시한 최초의 AI 모델입니다. (USMLE) 85점 이상 획득 (%). 이것이 바로 "전문가 수준"입니다.
이 기기는 엑스레이를 판독하고, 유전체 정보를 분석하고, 일반 의사가 주차 위치를 생각하느라 놓칠 수 있는 증상들을 연결지어 진단할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 동시에 이해하는 멀티모달 기기입니다. 마치 자동차 정비사가 세상에 존재하는 모든 볼트에 대한 모든 정보를 알고 있는 것과 같습니다. 메드-팔름 2 인체에.
숫자의 냉전: 실리콘 vs. 고기
'의사의 직감'이라는 낭만적인 환상을 걷어내고 원자료를 살펴보면, 인간의 자존심에 꽤나 씁쓸한 현실이 드러납니다.
1. 진단 정확도 (일반 지식)
다음은 기준점입니다. USMLE(미국 의사 면허 시험) – 의학 시험의 "성배"라고 할 수 있죠.
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남자 (의사): 대략적인 시간이 걸립니다. 60 %일반 의사도 훌륭한 결과를 내지만, 기억력에 한계가 있다.
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AI(Google Med-PaLM 2): 이 모델은 같은 시험에서 좋은 점수를 받았습니다. 86,5 %.
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결과: 이 AI는 지난 100년간 쓰여진 모든 의학 서적, 연구 논문, 기록을 읽고 암기한 "괴짜"입니다. 인간은 그 데이터베이스에 필적할 만큼 머릿속에 "RAM"이 충분하지 않습니다.
2. 방사선학: 절대 피곤하지 않은 눈
방사선학은 인간이 패배하기 시작한 최초의 전장이다.
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연구 결과 (구글 헬스, 유방암): 유방조영술(유방암)을 분석할 때 AI 시스템은 수치를 줄였습니다. 오탐 결과 (의사가 암이라고 하는데 실제로는 암이 아닐 때) 5,7 % 그리고 거짓 음성 (의사가 암을 놓쳤을 때) 9,4 %.
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인간 부족 현상: 지각 피로. 방사선 전문의는 엑스레이 100장을 검토한 후 집중력이 떨어지는 것을 경험합니다. 그의 눈은 물리적으로 이상 징후를 발견하지만, 뇌는 이를 인지하지 못합니다. 반면 인공지능은 1만 번째 이미지도 처음 이미지와 동일한 선명도로 인식합니다.
3. 피부과: 흑색종
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연구 (종양학 연보): 58명의 피부과 전문의와 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 흑색종 진단 비교.
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남성: 피부과 의사들은 흑색종을 정확하게 진단했습니다. 86,6 % 사건들.
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일체 포함: 알고리즘은 다음과 같은 결과를 달성했습니다. 95 % 정확성.
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결과: 인공지능은 위험한 징후를 양성의 점으로 오인하는 경우가 거의 없습니다.
4. 의사 부족 현상이 가장 심각한 곳은 어디인가? (인간의 아킬레스건)
인간의 오류에 대한 통계적 수치가 인공지능 도입을 촉진하는 요인입니다. 인간은 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계되지 않았습니다.
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오진율: 일차 진료(개인 주치의)에서의 진단 오류율은 대략 1~2 사이일 것으로 추정됩니다. 5 % 및 15 %미국에서는 매년 약 1,200만 명의 성인이 오진을 받는다는 의미입니다.
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인지 편향(앵커링 편향): 의사들은 흔히 처음 떠오르는 진단에 집착하고 그와 모순되는 데이터는 무시하는 경향이 있습니다. 하지만 AI는 자아가 없고 특정 질병을 편애하지 않습니다. 모든 정보를 동등한 비중으로 처리합니다.
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희귀 질환: 일반의는 평생 동안 희귀 질환을 한 번 정도 접할 수도 있고, 아예 보지 못할 수도 있습니다. 그 결과, 희귀 질환을 간과하고 증상을 흔한 질병으로 치부하는 경우가 많습니다("아마 스트레스 때문일 거야"). 인공지능은 데이터베이스에 이러한 정보를 가지고 있습니다. 알려진 7,000가지 이상의 희귀 질환 그리고 사람이 놓칠 수 있는 증상들을 즉시 연결해 줍니다.
그럼 의사는 죽은 건가요?
여기서부터 흥미로운 점이 나타납니다. 진단 능력이 뛰어난 시스템(구글)과 보고서 작성 능력이 뛰어난 시스템(마이크로소프트)이 있다면, 왜 굳이 피곤하고 오류투성이인 사람이 중간에 있어야 할까요?
나의 냉소적인 면은 이렇게 말한다. 책임감을 위해서. 언제 일체 포함 상황이 복잡해질 수 있습니다. 누구를 고소해야 할까요? 클라우드의 알고리즘일까요? 애리조나의 서버실일까요? 어려운 문제입니다. 도덕적, 법적 책임을 져야 할 사람이 직접 서명해야 합니다.
하지만 제 낙관적인 부분은 다른 가능성을 봅니다. 저는 "타이핑 좀비" 시대의 종말을 봅니다. 의료계 자체가 죽은 것은 아니지만, 의료 행정 분야는 죽었습니다. 의료 행정을 거부하는 의사들은... 일체 포함, 그들은 경주로 위의 보행자보다 더 빨리 밟힐 것이다. 그것을 받아들이는 사람들은 "슈퍼 의사"가 될 것이다.
담당 의사가 전 세계의 모든 의학 지식을 실시간으로 활용할 수 있다고 상상해 보세요. 구글 메드-팜그리고 (마이크로소프트 DAX 덕분에) 단 한 글자도 쓸 필요가 없습니다. 그럼 그에게 남은 건 무엇일까요? 그는 당신에게 진정으로 집중할 수 있습니다. 당신의 눈을 바라볼 수 있습니다. 인공지능이 아직 갖지 못했고 앞으로도 갖지 못할 것, 즉 공감 능력, 직관력, 그리고 당신이 두려워할 때 진정시켜 줄 수 있는 능력을 발휘할 수 있습니다.
결론: 전통적인 일반의라는 직업은 사라졌는가?
우리는 전환점에 서 있습니다. 그들이 도입하고 있는 기술은... 마이크로소프트 그리고 Google이는 단순한 "소프트웨어 업데이트"가 아닙니다. 마치 마차에서 내연기관으로의 전환처럼 시스템을 완전히 바꾸는 변화입니다. DAX Copilot은 저렴하지 않습니다.하지만 의료 시스템의 비효율성으로 인한 비용은 생명 손실과 수십억 달러의 금전적 손실로 측정됩니다.
개인적으로 저는 가까운 미래에 병원 방문이 이런 모습일 거라고 생각합니다. 환자가 병원에 들어가면 센서가 은밀하게 환자의 활력 징후(혈압, 맥박, 산소포화도)를 측정하고, 인공지능이 환자의 대화를 듣고 진단을 제시하며, 의사는 마치 최신 항공기의 조종사처럼 시스템을 모니터링하고 환자가 안전하게 착륙하도록 도와줄 것입니다.
개인 주치의라는 직업은 사라진 것일까요? 아니요. 하지만 만약 당신의 의사가 그 해에 당신을 진료한다면... 2025년에도 여전히 두 손가락으로 타이핑을 하고 있을 것이다. 만약 안경이 당신을 쳐다보는 대신 화면만 보고 있다면, 이제 안경을 바꿀 때가 되었을지도 모릅니다. 미래는 누구도 기다려주지 않으니까요.