말조심하는 AI, 병원에 투입… 진단 정확도도 올라갔다

작성일 07-28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">구글 개발한 진단도, 처방도 하지 않는 말조심 AI<br>진단 적중률 82%, 의료현장 AI 비서로 합격</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PgNezgyjhD">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e13dcd9faff58dc1cbe28076d25c638b70edeffb145b1e5811bc751632d31460" dmcf-pid="QajdqaWACE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI는 말조심하고, 의사가 판단한다... 구글이 설계한 의료AI  [그림=쳇GPT]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/mk/20250728111512794jvgm.png" data-org-width="700" dmcf-mid="6gjdqaWAWw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/mk/20250728111512794jvgm.png" width="658"></p>
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            AI는 말조심하고, 의사가 판단한다... 구글이 설계한 의료AI [그림=쳇GPT]
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          <div contents-hash="231dd67ee6a48d30b9ffdb42b9752e3d6dc0642fe45aa9e803fb6ce8275d66f2" dmcf-pid="xNAJBNYchk" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)이 환자와 자연스럽게 대화를 나누고 병명을 유추하는 시대. 하지만 의료는 단순한 정보 전달이 아닌, 생명과 직결된 ‘책임’의 영역이다. 구글 딥마인드는 이 점에 주목해 진단도 처방도 하지 않는, ‘말조심하는 AI’를 설계했다. 그리고 결과는 상상 이상이었다.
          </div>
          <p contents-hash="9740e36c6d5bd7a6ed90d0772a2d50718ba0a0eed7f2de74e79cad72770fb9d6" dmcf-pid="y0UXw0Ruhc" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드와 하버드 의대 공동 연구팀은 최근 아카이브에 공개한 논문 ‘대화형 진단 AI의 의사 중심 감독을 향하여(Towards Physician-Centered Oversight of Conversational Diagnostic AI)’를 통해 새로운 의료용 AI 시스템 ‘g-AMIE’를 공개했다. ‘가드레일을 갖춘 설명형 의료지능 탐색기(guardrailed-Articulate Medical Intelligence Explorer)’로 불리는 이 AI는 환자와 대화하되, 최종 판단과 책임은 오직 의사에게만 맡긴다는 특징을 가지고 있다.</p>
          <p contents-hash="7dfe91d1cbe4999965a8902f75ba5046fd62f248bbf5f0ccdbff3df8b8d64511" dmcf-pid="WpuZrpe7lA" dmcf-ptype="general">g-AMIE는 하나의 AI가 아니라 서로 다른 역할을 맡은 세 개의 AI로 구성됐다. 먼저 ‘대화 에이전트’가 환자의 증상과 병력을 여러 단계에 걸쳐 세심하게 질문하고 정보를 수집한다. 이어 ‘감시 에이전트’가 대화를 실시간으로 점검하면서 AI가 병명을 말하거나 치료 방법을 제시하지 못하도록 감시한다. 마지막으로 ‘기록 정리 에이전트’는 전체 대화를 의료기록 형태인 SOAP 노트(주관적 증상, 객관적 정보, 평가, 계획)로 요약해 의사에게 전달한다.</p>
          <p contents-hash="0814b4fba16ae235acbb6bb3c6e87e5879b3bfc190fcb0950c39cfb678a1d625" dmcf-pid="YU75mUdzWj" dmcf-ptype="general">이처럼 g-AMIE는 환자와 처음부터 끝까지 대화를 주고받지만, 진단이나 처방은 절대 하지 않는다. 이 구조는 ‘비동기 감독’이라 불리는 방식으로, 의사가 직접 옆에 없어도 AI가 스스로 행동을 조절하며 ‘선을 넘지 않도록’ 설계됐다.</p>
          <p contents-hash="52f8255469d3151f92bcdcd9abd25bbed2e94eb9f8d9db5b5eca8ce60fd28a75" dmcf-pid="Guz1suJqTN" dmcf-ptype="general">연구진은 실제 임상 환경을 가상으로 구성한 실험을 통해 g-AMIE의 성능을 검증했다. 젊은 의사, 간호사·진료보조인력(PA)과 비교한 결과, g-AMIE는 여러 면에서 더 뛰어난 성과를 보였다.</p>
          <p contents-hash="c41b99ca00b3ab457c2c16267838a4bb616acfc689e0e862571eb3911aef0fa3" dmcf-pid="HBK0hBo9va" dmcf-ptype="general">먼저 진단이나 치료 권고 없이 대화를 마무리한 비율은 90%에 달했는데, 이는 젊은 의사의 72%보다 높고 간호사·PA의 92%에 거의 근접한 수치다. 환자의 말을 정확히 파악한 능력은 90점으로, 젊은 의사(72점)나 간호사·PA(75점)보다 높았다. 특히 문서 정리 정확도는 95점으로, 의료기록의 일관성과 정밀함에서 큰 강점을 보였다.</p>
          <p contents-hash="dce52ff52d1738e897e30f56b5a195b06560f73f952d9dcd312940e9ba371a0c" dmcf-pid="Xb9plbg2Sg" dmcf-ptype="general">흥미로운 점은 g-AMIE가 진단을 내리지 않았음에도 의사가 그 정보를 토대로 판단한 ‘진단 적중률’이 82%에 달했다는 것이다. 이는 젊은 의사의 53%, 간호사·PA의 63%보다 훨씬 높다. 환자 만족도 역시 g-AMIE가 가장 높은 등급을 받았다. 평가에 참여한 이들은 AI가 공감 능력이 뛰어나고, 따뜻한 태도로 응대했다고 느꼈다고 응답했다.</p>
          <p contents-hash="6520157fe78729fe82088af5decedf87dc99278618bd2fbe156337c7c68948d9" dmcf-pid="ZK2USKaVyo" dmcf-ptype="general">연구진은 “AI 시스템이 의료진을 책임있게 보조할 수 있는 미래를 향한 중요한 진전”이라며 “의료의 질을 높이고 효율성을 개선하는 데 실질적인 도움이 될 수 있음을 보여준다”라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="fd3a86efdc571a20df2acf531404d2cf3170a659f148df3f50b186861881a9bd" dmcf-pid="59Vuv9NfyL" dmcf-ptype="general">한편 국내 AI 소프트웨어 기업 코난테크놀로지가 국내 최초로 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 의료 플랫폼을 개발했다고 28일 밝혔다. 코난테크놀로지는 한림대 의료원과 함께 지난 15일, 한림대 성심병원 일송문화홀에서 의료 AI 플랫폼 ‘HAI’에 대한 설명회를 개최했다.</p>
          <p contents-hash="0be5d76092a6da15d925c07ad70052c93282842d3703ba02cbf6737280521d55" dmcf-pid="12f7T2j4Tn" dmcf-ptype="general">이 플랫폼은 뇌졸중과 담낭염 치료, 백내장 수술, 편도 및 아데노이드 절제술, 제왕절개 분만 등의 진료 과정에 활용되며, 특히 의료 기록 전반에 LLM 기술을 적용한 것은 국내에서 처음이라고 설명한다.</p>
          <p contents-hash="b62303f43251025833d5741e58efba14d9aab228bcf3be280402710391ce36d3" dmcf-pid="tV4zyVA8Wi" dmcf-ptype="general">코난테크놀로지 측은 HAI의 전자 의무 기록(EMR) 초안 자동 작성 기능을 통해 의료진의 문서 작업 시간을 연간 약 8만 3000시간 절감하고, 그만큼 진료에 집중할 수 있는 시간이 연 30일 이상 확보됐다고 전했다.</p>
          <p contents-hash="ee58a59fbe89146f1da073d93ddf3e65a2a59800b2825a8d9f470401a2c764c2" dmcf-pid="Ff8qWfc6TJ" dmcf-ptype="general">김규훈 코난테크놀로지 이사는 “의료 AI 플랫폼 구축을 마무리한 만큼 앞으로는 진료 지원, 데이터 관리, 환자 응대 등 다양한 영역으로 AI 활용 범위를 넓히고, 제품 상용화에도 속도를 내겠다”라고 밝혔다.</p>
         </section> 
        </div> 
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