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인공지능은 임상적 판단을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구입니다. 사진: 미드저니

이전에는 인공지능으로 인한 "기술 저하"에 대한 우려가 대부분 추측에 불과했습니다. 그러나 이제 최초의 실증적 데이터가 나타나기 시작했습니다. 아직 초기 단계이지만, 의료계의 관심을 끌기에 충분한 강력한 신호들이 나타나고 있습니다.

인공지능 보조 대장내시경 검사 중 나타나는 기술 저하 징후.

2025년 The Lancet Gastroenterology & Hepatology에 발표된 관찰 연구에서는 소화관의 양성 병변으로 암으로 진행될 수 있는 선종을 탐지하는 데 사용되는 AI 시스템을 조사했습니다.

연구 결과에 따르면 인공지능(AI)을 정기적으로 사용하는 내시경 전문의는 AI 지원 없이 시술할 경우 선종 발견율이 29%에서 22%로 유의미하게 낮아진 것으로 나타났습니다. 이는 AI에 장기간 노출될 경우 측정 가능한 임상 수행 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

"인지적 함정": 인간이 사고를 멈출 때

인지 심리학은 이러한 현상에 대한 설명을 제공합니다. 수많은 연구에서 인공지능 사용 빈도와 비판적 사고 능력 사이에 역상관 관계가 있음을 보여주었습니다. 핵심 메커니즘은 인지적 부담 경감이라고 불립니다.

사람들이 도구에 지나치게 의존하면 뇌는 독립적인 분석을 위한 노력을 줄인다.

문제는 인공지능 자체에 있는 것이 아닙니다. 문제는 인간이 질문을 멈추는, 즉 수동적인 수용에 있습니다.

기술을 완전히 익히기도 전에 의존하게 될 위험성.

수동적 의존성이 모든 의사에게 위험 요소라면, 그중에서도 가장 위험한 영향은 수련 단계에 있는 의사들에게 미칠 수 있습니다.

유방촬영 진단에 관한 연구에 따르면 AI가 생성하는 오류를 감지하는 능력은 경험에 크게 좌우되는 것으로 나타났습니다. AI가 잘못된 제안을 하는 시뮬레이션 시나리오에서, 영상 판독의 정확도는 경험이 부족한 그룹에서는 20%, 평균적인 그룹에서는 25%, 경험이 풍부한 그룹에서는 46%에 불과했습니다.

이는 '실력 개발 부재'라는 현상에 대한 우려를 불러일으킵니다. 전공의들이 임상적 모호성을 스스로 해결하기 전에 AI가 생성한 감별 진단에만 의존한다면, 탄탄한 진단적 사고의 토대를 결코 쌓을 수 없을 것입니다.

기존 기술을 잃어버린 것이 아니라, 애초에 그 기술을 완전히 숙달하지 못했던 것입니다.

인공지능은 기술을 저하시킬까요, 아니면 진화를 가속화할까요?

이 논쟁은 흔히 인공지능이 의사들을 "퇴폐적"으로 만들거나 "초인"으로 변모시킨다는 이분법적 관점으로 치닫곤 합니다. 하지만 현실은 훨씬 더 복잡합니다.

의학은 청진기, CT 스캔, 전자 의료 기록과 같은 도구들과 함께 끊임없이 발전해 왔습니다. 각 기술은 진료 과정을 변화시키고 새로운 수준의 이해를 요구합니다. 진단 영상 기술의 발전이 의사들의 일자리를 없앴다는 주장에는 누구도 이의를 제기하지 않을 것입니다. 비록 이 기술 발전으로 인해 상세한 신체 검사에서 영상 해석과 임상적 종합으로 초점이 옮겨갔을지라도 말입니다.

그러므로 인공지능을 회피하기보다는 이해하는 것이 가장 중요한 보호 요인이 될 수 있습니다.

기술 저하 위험을 줄이기 위해 무엇을 할 수 있을까요?

다양한 교육 전략이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 의사, 특히 수련의들이 인공지능의 제안을 고려하기 전에 독립적인 평가를 수행하도록 요구하는 방안이 있습니다. 그러나 인공지능이 점점 더 보편화되고 접근성이 높아짐에 따라 이러한 전략을 실제로 구현하는 데에는 어려움이 있을 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 해석형 AI를 개발하는 것입니다. 단순히 폐 부위를 "악성 종양 의심"으로 표시하는 대신, 시스템이 어떤 픽셀이 결정에 가장 큰 영향을 미치는지 보여주는 히트맵을 표시할 수 있습니다. 이를 통해 의사는 "이유"를 이해하게 되고, AI는 자동 조종 장치에서 지속적인 학습 도구로 전환될 수 있습니다.

다른 해결책으로는 사용자가 AI 제안을 수용하는 이유를 설명하도록 요구하는 "인지적 강제" 기법이나, 제안이 기본적으로 표시되는 대신 나중에 표시되도록 하는 프로세스를 설계하는 것이 있습니다.

하지만 임상 시험을 통해 실제로 기술 퇴화를 예방하는 것으로 입증된 전략은 아직 없습니다.

미래는 우리가 그것을 어떻게 실행하느냐에 달려 있습니다.

의학계의 과제는 인공지능과 싸우는 것이 아니라, 인공지능을 목적에 맞게 통합하는 것이다.

인공지능은 틀림없이 의사들의 업무 방식을 바꿀 것입니다. 하지만 인공지능이 의사들의 능력을 저하시킬지, 아니면 향상시킬지는 전적으로 우리가 인공지능을 어떻게 활용하느냐에 달려 있습니다.

미래에는 의사들이 알고리즘에 의존하게 될 것입니다. 하지만 의사의 진로를 결정짓는 핵심 능력은 더 많은 것을 암기하거나 더 빠르게 진단하는 것이 아니라, 인공지능에 의문을 제기하고, 그것으로부터 배우며, 잘못된 판단을 내렸을 때 과감하게 개입할 용기가 될 것입니다.

(출처: 포브스)

출처: https://vietnamnet.vn/ai-co-lam-thoai-hoa-ky-nang-bac-si-2494140.html