AI가 X레이를 읽는다, 그런데 환자는 더 나아졌나?

정확하다고 효과적인 건 아니다

미국 병원의 65%가 이미 AI 기반 예측 도구를 사용하고 있다. 그런데 그 중 정확도를 평가한 병원은 3분의 2에 불과하고, 편향성까지 검토한 곳은 더 적다. 2025년 1월 미네소타대학교 연구팀이 발표한 수치다. 도구는 빠르게 퍼졌지만, 검증은 그 속도를 따라가지 못하고 있다.

미시간대학교 컴퓨터과학자 제나 위엔스와 토론토대학교 안나 골덴버그는 이번 주 국제학술지 Nature Medicine에 발표한 논문에서 이 문제를 정면으로 다뤘다. 핵심 주장은 단순하다. AI 도구가 정확하다는 것과, 실제로 환자 건강을 개선한다는 것은 전혀 다른 이야기다.

의사는 만족하는데, 환자는?

요즘 병원에서 가장 빠르게 확산되는 AI 도구 중 하나는 이른바 'AI 스크라이브', 즉 앰비언트 AI다. 진료실에서 의사와 환자의 대화를 실시간으로 듣고, 자동으로 요약·기록해주는 기술이다. 의사가 노트 작성에 쓰던 시간을 아끼고, 진료 중 환자에게 더 집중할 수 있게 해준다는 게 장점이다.

뉴욕의 한 대형 의료센터에서 AI 도구를 개발하는 관계자는 위엔스에게 이렇게 전했다. 의사들이 이 기술에 "정말 기뻐하고 있다"고. 초기 연구들도 비슷한 결과를 보여준다. 임상의의 번아웃이 줄고, 만족도가 높아졌다는 것이다.

그런데 위엔스는 여기서 멈춘다. "연구자들이 의사와 환자의 만족도는 평가했지만, 이 도구들이 실제 임상 의사결정에 어떤 영향을 미치는지는 거의 다루지 않았습니다. 우리는 그냥 모릅니다."

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편의가 판단을 바꿀 수 있다

AI가 흉부 X레이 판독 속도를 높인다고 해보자. 그게 곧 더 나은 치료로 이어질까? 의사가 AI의 분석을 얼마나 신뢰하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다. 어떤 의사는 AI를 참고 자료로만 쓰고, 어떤 의사는 그 판단에 과도하게 의존할 수 있다. 병원마다, 진료과마다, 심지어 경력에 따라서도 다를 수 있다.

더 미묘한 문제도 있다. AI 스크라이브가 의사의 인지 처리 방식을 바꿀 수 있다는 것이다. 교육 분야 연구에서는 AI 보조 도구가 사람이 정보를 처리하는 방식 자체를 변화시킨다는 결과가 나왔다. 의대생이 AI 스크라이브에 익숙해지면, 환자 정보를 스스로 정리하고 판단하는 능력이 약해질 수 있다. 위엔스는 "우리는 시간을 절약해주는 것을 좋아하지만, 그 의도하지 않은 결과에 대해서도 생각해야 한다"고 말한다.

한국의 맥락에서도 이 질문은 낯설지 않다. 네이버클라우드, 카카오헬스케어, 뷰노, 루닛 등 국내 기업들이 AI 의료 솔루션 시장에 적극 진출해 있다. 루닛의 AI는 이미 국내외 병원에서 암 진단 보조 도구로 사용된다. 기술의 정확도는 논문으로 증명됐다. 하지만 그 도구를 쓴 병원에서 환자의 생존율이 실제로 높아졌는지, 그 데이터는 아직 충분하지 않다.

전부 아니면 전무가 아니다

위엔스는 AI 의료 도입을 막자는 게 아니라고 강조한다. "저는 AI가 임상 케어를 실질적으로 개선할 잠재력을 믿습니다." 다만 그는 지금 이 시점에서 더 많은 정보가 필요하다고 말한다. AI를 전면 수용하거나 전면 거부하는 이분법이 아니라, 어떤 도구가 어떤 환경에서 어떤 환자에게 실제로 도움이 되는지를 엄밀하게 따져야 한다는 것이다.

이는 단순한 학술적 요구가 아니다. 의료 AI 시장은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 도구를 판매하는 기업이 아닌 병원과 규제 기관이 그 효과를 독립적으로 검증해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 한국 역시 식품의약품안전처가 AI 의료기기 허가 기준을 강화하고 있지만, '허가'와 '실제 효과 검증'은 여전히 다른 층위의 문제다.