현재 의료 AI의 단점과 미래를 위한 해결책

Statista 통계 결과에 따르면 의료 분야의 인공지능(AI) 글로벌 시장은 2030년까지 1,880억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 그 전망의 이유는 분명합니다. 의료 서비스 제공자들은 질병 진단과 환자 치료의 질 향상 등 다양한 목적으로 AI를 도입하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다.  의료 분야에서 AI 사용 시 나타날 수 있는 주요 우려 사항을 요약한 것입니다. 의료 AI는 환자 데이터와 직접 연관되기 때문에, 이러한 부작용 및 논란은 환자의 안전과 프라이버시에 민감하게 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 의료 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.

이 글에서는 의료 인공지능의 주요 문제점을 탐구하고, 이러한 문제점이 의료 제공, 환자 안전 및 윤리적 고려 사항에 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 데이터 편향, 알고리즘의 투명성 부족, 인간의 감독 필요성 등의 문제점을 분석하여 AI가 의료에 미치는 잠재적 이점을 최대한 활용하면서도 관련 위험을 완화하는 방법을 고려해 보겠습니다.

AI와 의료 서비스의 필연적 결합

AI과 의료 서비스의 결합은 현대 의료 시스템의 혁신을 불러일으키고 있습니다. 인공지능 기반의 의료 시스템은 환자의 상태를 파악하고 적합한 치료법을 제시하는 것에 그치지 않고, 의료 산업, 의료 시설, 그리고 의료 서비스의 전반에 걸쳐 다양한 잠재력을 발휘하고 있습니다. 

의료 분야에서 인공지능(AI)의 주요 문제점

의료 분야에서 인공지능의 도입은 혁신적인 발전을 가져왔지만, 그에 따른 단점도 분명히 이해해야 합니다. AI의 편향성, 알고리즘의 불투명성, 일자리 감소, 보안 문제, AI에 대한 과도한 의존 등은 해결해야 할 주요 과제입니다. 이러한 문제들은 해결하기 어렵지만, 사람의 삶을 향상시키는 기술 개발을 위해 반드시 극복해야 하는 도전입니다.

1. 데이터 편향성

편향성은 AI 알고리즘이 기반한 데이터의 품질에 따라 나타납니다. 이 데이터가 공정하게 수집되고 처리되지 않은 경우, 특정한 편향이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별에 따라 데이터가 부족하거나 불균형할 경우, 이로 인해 알고리즘의 예측이 편향될 수 있습니다. 이는 질병 진단이나 치료 결정에 부정확성을 초래할 수 있습니다.

2. 일자리 감소

AI 기술의 도입으로 인한 일자리 감소가 우려됩니다. AI 기술이 여러 분야에서 인간의 일자리를 대체한다는 이슈는 현재 뜨거운 문제입니다. 의료 분야에서도 AI 기술의 적용으로 인해 일부 의료 업무가 자동화되기 때문에 해당 업무에서의 일자리가 줄어들 수 있습니다. 특히 이미 MRI 영상 진단이나 의료 기록 관리 분야에서는 이러한 동향이 뚜렷하게 나타날 수 있습니다. 이러한 상황에서는 인간의 역량을 보완하고 새로운 일자리 창출을 위해 교육 및 재교육 프로그램을 강화하는 것이 필요합니다.

3. 개인 건강 정보 보안

의료 분야에서 AI의 활용은 방대한 양의 민감한 의료 데이터에 의존합니다. 의료 기록, 유전 정보, 실시간 건강 데이터는 모두 AI 알고리즘의 근거가 됩니다. 이러한 개인 정보의 보고는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다.  의료 데이터와 관련된 사이버 보안 침해는 이미 널리 퍼져 있는 위협이며, AI 시스템은 새로운 취약점을 야기할 수 있습니다.  이 시스템과 관련된 헬스 데이터 유출이 발생할 경우 방대한 양의 개인 정보가 노출되어 수많은 환자가 위험에 처할 수 있습니다.  악의적인 공격자는 이러한 취약점을 악용하여 환자 데이터를 훔치거나 오용하여 금전적 수익을 얻거나 심지어 신원을 도용할 수도 있습니다. 

4. AI에 대한 과도한 의존

의료용 AI기술에 과도하게 의존하면 의료 전문가의 판단력과 전문성이 저하될 수 있습니다. 인간의 직관과 경험이 필수적인 의사 결정에서 특히 그렇습니다. AI는 의료 전문가의 업무를 보완하고 향상시키는 데 도움이 될 수 있지만, 인간의 판단을 대체해서는 안 됩니다. 의료 전문가는 AI의 결과를 비판적으로 평가하고 환자의 고유한 상황을 고려하여 의사 결정을 내려야 합니다. AI에 과도하게 의존하면 의료 전문가가 환자의 복잡한 요구 사항을 간과하고 치료 계획을 개인화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

5. 알고리즘의 투명성 부족

일부 인공지능 AI 알고리즘은 작동 방식이나 의사결정 과정이 불투명하여, 사용자들이 해당 결과를 신뢰하기 어려울 수 있습니다. 이는 환자들이 의료 결정을 내릴 때 AI의 결과를 신뢰하기 어렵게 만들 수 있습니다.

이러한 단점을 극복하기 위해서는 편향성을 감소시키고, 일자리 변화에 대비하여 인력을 재교육하고, 데이터 보안에 대한 강화된 조치를 시행하며, AI를 보조적인 도구로 활용하여 의료 전문가의 역량을 강화하는 등의 종합적인 노력이 필요합니다. 이러한 노력을 통해 의료 분야에서의 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.

6. 의료 AI의 윤리적 책임

의료 AI의 윤리적 책임 문제가 뜨거운 감자가 되고 있습니다. AI의 윤리적 책임 문제는 주로 의료 사고 발생 시 책임 소재가 불분명하다는 점에서 논란이 많습니다. 수십 년의 경험과 지식을 가진 의사가 아닌 인공지능이 의료 결정을 내리는 것이 바람직하지 않을 때가 있으며, 특히 방사선 스캔 해석이나 약물 처방에서 오류가 발생하면 환자에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 사고나 오류가 발생하는 경우 누구에게 책임을 물어야 할지 명확하지 않기 때문에, 의사와 의료 전문가들은 AI를 임상 현장에 도입하는 것을 주저하고 있습니다. 2019년 스타티스타 연구에 따르면, 한국 의사의 48%는 AI를 환자 치료에 활용하지 않을 것이라고 응답했습니다. 이는 주로 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성이 부족한 데 기인합니다. 또한, AI는 훈련 데이터에 따라 편견을 가질 수 있어 환자 치료에 부정적 영향을 미칠 수 있다는 점을 항상 인식해야 합니다. 이러한 문제들을 사전에 식별하고 해결하는 것이 중요합니다.

7. 초고령화 위기

대한민국은 심각한 저출산율과 고령화 문제에 직면해 있습니다. 2023년에 세계에서 가장 낮은 출산율을 기록했으며, 여성 1인당 자녀 수가 0.7명으로 급락했습니다. 이로 인해 2025년까지 한국의 총 인구 중 20% 이상이 65세 이상인 초고령화 사회가 될 전망입니다.

고령의 한국인은 인공 지능(AI) 특히 의료 분야에서의 AI 응용에 대해 적절한 교육을 받지 못했을 가능성이 높습니다. 이로 인해 의료용 AI를 이해하고 사용하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 결과적으로 그들은 AI 기술에 덜 익숙할 수 있으며 변화에 저항할 수 있습니다. 또한 자신의 데이터의 보안에 대해 우려할 수 있습니다.

의료 AI 적용 시 문제 해결책

의료 서비스의 결과를 개선을 하기 위해 AI의 문제에 대한 해결 방안을 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 알고리즘적 편향 대응

알고리즘의 편향을 줄이기 위해서는 다양한 인구 집단과 환경에서의 데이터를 수집하고 활용해야 합니다. 이를 위해 데이터 수집 및 분석 과정에서 다양성과 균형을 고려하는 것이 중요합니다. 또한, 편향을 감지하고 수정하기 위한 알고리즘 감독 및 품질 관리 메커니즘을 구축하여 투명하고 공정한 의료 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

2. 능력 강화를 통한 직원 교육

의료 전문가의 역량을 강화하기 위해서는 인공지능 시스템의 작동 원리에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 결과 해석 및 의사 결정에 대한 책임을 명확히 전달해야 합니다. 이를 통해 의료 전문가는 인공지능과의 상호 작용에서 필요한 역량을 키울 수 있으며, 환자에게 최상의 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

3. 데이터 보안 최대화

위에 말한 바와 같이, 의료 데이터의 보안은 매우 중요합니다. 데이터의 수집, 저장, 전송 과정에서의 취약점을 식별하고, 강력한 보안 프로토콜과 엄격한 접근 제어 메커니즘을 도입하여 환자의 개인 정보를 최대한 보호해야 합니다. 이를 통해 데이터 누출 및 해킹과 같은 보안 위협으로부터 환자를 안전하게 보호할 수 있습니다.

4. 인간과 인공지능의 균형 유지

AI와 의 균형 유지는 의료 분야에서 매우 중요합니다. 인공지능 AI는 보조 도구로 활용되어야 합니다. 의료 전문가들의 의사 결정을 보조하고 의료 서비스의 품질을 향상시키는데 활용되어야 합니다. 이를 통해 의료 서비스의 효율성과 효과성을 극대화하면서도 인간의 의료 전문가들의 역량을 유지할 수 있습니다. 그렇지만 과도 의존하는 것보다는 적당한 상호작용이 중요합니다. 의료 전문가와 인공지능 기술이 함께 작업하면서 서로의 강점을 최대한 발휘하는 것이 바람직합니다.

5. AI 개발의 투명성 향상

AI 개발의 투명성 향상은 매우 중요합니다. AI 개발 과정에서는 알고리즘의 작동 방식과 의사결정 프로세스를 명확히 문서화하고 공개하는 것이 필요합니다. 이를 통해 사용자들이 AI의 결과를 이해하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 또한, 적절한 규제와 표준을 도입하여 의료 AI 시스템의 투명성을 높여야 합니다. 이를 통해 의료 분야에서 사용되는 AI 기술이 신뢰성 있고 투명하게 운영되며, 환자들의 안전과 개인정보 보호가 보장될 수 있습니다.

6. 의료 AI의 안전성 확보를 위한 국제 규제 동향

최근 AI의 위험성을 다루기 위해 여러 나라가 규제 움직임을 보이고 있습니다. EU의 「AI 법안」은 AI를 위험 수준별로 네 단계로 분류해 차별화된 규제를 적용합니다. 중요 인프라나 금융 서비스에 적용되는 AI는 ‘고위험’으로, 사회적 차별을 유발하는 AI는 ‘허용 불가’로 간주됩니다. 미국도 「알고리즘 책임법안」을 통해 비슷한 접근을 하고 있으며, 한국 또한 이와 같은 국제 규제 동향을 주시하며 AI 산업의 발전과 규제 사이에서 균형을 찾고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 AI가 주는 이점과 함께 환자 안전, 개인정보 보호, 윤리적 문제를 중심으로 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 이에 따라 의료 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 정책적, 법적 프레임워크가 중요한 과제로 부각되고 있습니다.

결론

4차 산업의 의료 분야가 바로 AI입니다. AI는 기업과 국가에 거대한 기회를 제공할 수 있지만, 잘못된 AI 솔루션으로 인한 대가도 클 수 있습니다. 이제는 국제 사회의 규범과 법규를 따라 안전하고 지속 가능한 AI 시스템을 구축해야 할 시점입니다.

이와 같은 도전을 인식하고 나면, 우리는 보다 나은 대응책을 마련할 수 있습니다. 다양한 데이터셋을 강화하고 데이터 보안을 최우선시하며, 책임 있는 AI 개발을 통해 AI가 인간의 전문성을 보완하는 역할을 하도록 만들어야 합니다. 의료 분야의 미래는 AI를 활용하면서도 환자의 개인정보를 안전하게 지켜주고, 의료 결정 과정에서 비판적 사고와 인간적 배려를 잃지 않는 데 있습니다.