<앵커>
의료 산업에 대화형 인공지능 `챗GPT(ChatGPT)`가 본격적으로 도입된다면 어떨까요?
AI(인공지능)는 의료계에서 활발하게 사용되고 있지만, 챗GPT가 실제로 도입되려면 아직 갈 길이 멀다는 게 지배적인 시각입니다.
IT·바이오부 김수진 기자와 함께 살펴봅니다. 김 기자, 의사와 함께 챗GPT에 대한 간단한 테스트를 진행했다면서요?
<기자>
제가 직접 전문의들과 챗GPT를 함께 사용해봤는데, 첫 마디가 비슷했습니다. `생각보다 괜찮은데?` 였어요.
챗GPT가 미국의 의사시험에서 합격점을 받았다는 건 유명한 이야기입니다. 305개의 문항을 5초만에 풀었다고 하죠.
<앵커>
국내 헬스케어 기업에서도 챗GPT를 도입한 곳이 있다면서요?
<기자>
비대면 헬스케어 플랫폼으로 잘 알려진 굿닥이 그렇습니다.
챗GPT 기반의 AI챗봇 서비스를 내놨는데요, 건강과 관련해 사용자 질문에 몇 초 수준으로 빠르게 답변해줍니다.
<앵커>
생각보다 괜찮다고도 했고, 건강 Q&A에도 쓰일 정도면 믿어도 되나요?
<기자>
의료계에서 보는 시각은 아직은 시기상조라는 게 지배적입니다.
사용해보니, 일반인이 의료 분야에서 챗 GPT를 너무 맹신하면 곤란할 것 같아요.
사실 미국의 의사시험 합격도 정답률은 60% 수준이었다고 합니다.
관련해 제가 의사와 함께 챗GPT를 직접 체험해봤는데요, 화면 먼저 보시겠습니다.
열과 콧물·가래가 있고, 목이 아프다며 챗GPT에게 무슨 병인지 물어봤습니다.
그런데 언어에 따라 답이 달랐습니다.
한국어 질문·답변에서는 감기와 코로나19일 수 있다고 말했지만, 영어에서는 감기에 대한 가능성만 제시했습니다.
이번엔 비만 치료약에는 뭐가 있냐고 물었습니다. 그런데 쓰이지 않는 약도 소개합니다.
[김양현 / 고대안암병원 가정의학과 교수 : (이건 원래 어디에 쓰이는 약물인가요?)스테로이드제는…비만 치료에는 오히려 반대로 살이 찔 수 있기 때문에 주의해야 하는 약물입니다. 잘못된 결과를 보여주고 있습니다.]
일부 대중에게 항암효과가 있다고 잘못 알려진 기생충약 `펜벤다졸`에 대해서는 암 치료에 사용된다는 틀린 정보를 알려줍니다.
[김양현 / 고대안암병원 가정의학과 교수 : 어떤 증상이 있을 때 병원에 가야 할지 말아야 할지, 상황 대처 방법에선 어느정도 도움이 될 수 있을 것 같고요. 챗GPT의 답변 자체를 맹신하거나 근거로 삼기엔 부족한 정도고요. 검색 조건이라던지 언어, 상황에 따라서 (정답인지 아닌지)다르게 나올 수 있습니다.]
<앵커>
결국 챗GPT의 답변이 정답에 근접할 수는 있지만, 실제 약 처방이라던지 이런 부분에서 위험할 수도 있겠네요.
게다가 의료 서비스는 환자마다 상황이 다 달라서 같은 해결책을 주는게 바람직하다고 보기도 어렵고요.
<기자>
`환자 맞춤형`이 중요한 시대니까요.
그리고 급한 상황을 가정해서 챗GPT에게 질문했는데, 틀린 답을 줬어요.
예를 들어 바퀴벌레 약을 잘못 먹어서 급한 마음에 챗 GPT에게 물어본겁니다.
그런데 무언가 틀린 답을 줬어요. 따라했다가, 치명적인 사고를 당했다고 치면 누가 책임지나요?
<앵커>
책임 소재가 모호한 부분이 있네요. 다른 한계는 없을까요?
<기자>
환자가 말하는 증상만으로는 정확한 판단이 어려운 병이 많습니다.
병원에 가서 혈액검사라거나, MRI·CT 검사 결과를 본 뒤에 이야기하자고 하는 경우 겪어보셨을겁니다.
이런 검사 결과 외에도, 의사가 보는 환자의 몸 움직임이라거나 얼굴, 말투 등에서도 질환의 단서가 있고요.
진단 뿐 아니라 치료의 영역에 들어가면 의사-환자 사이 신뢰도 역시 영향을 줍니다. 챗GPT가 할 수 없는 영역이죠.
<앵커>
이렇게 한계가 있다 해도, 앞으로 챗GPT가 발전하면서 분명히 의료에서도 더 쓰일텐데, 어떤 보완점이 필요할까요.
<기자>
빅데이터 수집이 관건이라는 설명입니다.
아까 의료는 맞춤형 서비스가 중요하다고 했는데, 이를 위해서는 많은 환자 의료 정보가 필요합니다. 그리고 이런것들은 굉장히 만감한 개인정보기도 하죠.
정보 보호 없이는 활용 논의가 어렵다는 게 전문가들 의견입니다.
관련해 전문가 의견 들어보시겠습니다.
[권용진 / 서울대병원 공공진료센터 교수 : 의료를 대상으로 대화형 인공지능이 효과가 있으려면 교과서 수준을 넘어서, 개별 환자 사례에 대한 빅데이터를 충분히 가지고 있어야 합니다. 아직까지는 충분히 확보하지 못한 것 같아요. 우리나라 대형병원들을 빅데이터 클러스터로 만드는 방법이 있을 수 있습니다. 물론 그 전에 환자들에게 연구용으로 데이터가 사용될 수 있다는 동의를 구하는게 개인정보보호 차원에서도 적법한 절차라고 생각합니다.]
<앵커>
오늘 이야기 잘 들었습니다. IT·바이오부 김수진 기자였습니다.
의료 산업에 대화형 인공지능 `챗GPT(ChatGPT)`가 본격적으로 도입된다면 어떨까요?
AI(인공지능)는 의료계에서 활발하게 사용되고 있지만, 챗GPT가 실제로 도입되려면 아직 갈 길이 멀다는 게 지배적인 시각입니다.
IT·바이오부 김수진 기자와 함께 살펴봅니다. 김 기자, 의사와 함께 챗GPT에 대한 간단한 테스트를 진행했다면서요?
<기자>
제가 직접 전문의들과 챗GPT를 함께 사용해봤는데, 첫 마디가 비슷했습니다. `생각보다 괜찮은데?` 였어요.
챗GPT가 미국의 의사시험에서 합격점을 받았다는 건 유명한 이야기입니다. 305개의 문항을 5초만에 풀었다고 하죠.
<앵커>
국내 헬스케어 기업에서도 챗GPT를 도입한 곳이 있다면서요?
<기자>
비대면 헬스케어 플랫폼으로 잘 알려진 굿닥이 그렇습니다.
챗GPT 기반의 AI챗봇 서비스를 내놨는데요, 건강과 관련해 사용자 질문에 몇 초 수준으로 빠르게 답변해줍니다.
<앵커>
생각보다 괜찮다고도 했고, 건강 Q&A에도 쓰일 정도면 믿어도 되나요?
<기자>
의료계에서 보는 시각은 아직은 시기상조라는 게 지배적입니다.
사용해보니, 일반인이 의료 분야에서 챗 GPT를 너무 맹신하면 곤란할 것 같아요.
사실 미국의 의사시험 합격도 정답률은 60% 수준이었다고 합니다.
관련해 제가 의사와 함께 챗GPT를 직접 체험해봤는데요, 화면 먼저 보시겠습니다.
열과 콧물·가래가 있고, 목이 아프다며 챗GPT에게 무슨 병인지 물어봤습니다.
그런데 언어에 따라 답이 달랐습니다.
한국어 질문·답변에서는 감기와 코로나19일 수 있다고 말했지만, 영어에서는 감기에 대한 가능성만 제시했습니다.
이번엔 비만 치료약에는 뭐가 있냐고 물었습니다. 그런데 쓰이지 않는 약도 소개합니다.
[김양현 / 고대안암병원 가정의학과 교수 : (이건 원래 어디에 쓰이는 약물인가요?)스테로이드제는…비만 치료에는 오히려 반대로 살이 찔 수 있기 때문에 주의해야 하는 약물입니다. 잘못된 결과를 보여주고 있습니다.]
일부 대중에게 항암효과가 있다고 잘못 알려진 기생충약 `펜벤다졸`에 대해서는 암 치료에 사용된다는 틀린 정보를 알려줍니다.
[김양현 / 고대안암병원 가정의학과 교수 : 어떤 증상이 있을 때 병원에 가야 할지 말아야 할지, 상황 대처 방법에선 어느정도 도움이 될 수 있을 것 같고요. 챗GPT의 답변 자체를 맹신하거나 근거로 삼기엔 부족한 정도고요. 검색 조건이라던지 언어, 상황에 따라서 (정답인지 아닌지)다르게 나올 수 있습니다.]
<앵커>
결국 챗GPT의 답변이 정답에 근접할 수는 있지만, 실제 약 처방이라던지 이런 부분에서 위험할 수도 있겠네요.
게다가 의료 서비스는 환자마다 상황이 다 달라서 같은 해결책을 주는게 바람직하다고 보기도 어렵고요.
<기자>
`환자 맞춤형`이 중요한 시대니까요.
그리고 급한 상황을 가정해서 챗GPT에게 질문했는데, 틀린 답을 줬어요.
예를 들어 바퀴벌레 약을 잘못 먹어서 급한 마음에 챗 GPT에게 물어본겁니다.
그런데 무언가 틀린 답을 줬어요. 따라했다가, 치명적인 사고를 당했다고 치면 누가 책임지나요?
<앵커>
책임 소재가 모호한 부분이 있네요. 다른 한계는 없을까요?
<기자>
환자가 말하는 증상만으로는 정확한 판단이 어려운 병이 많습니다.
병원에 가서 혈액검사라거나, MRI·CT 검사 결과를 본 뒤에 이야기하자고 하는 경우 겪어보셨을겁니다.
이런 검사 결과 외에도, 의사가 보는 환자의 몸 움직임이라거나 얼굴, 말투 등에서도 질환의 단서가 있고요.
진단 뿐 아니라 치료의 영역에 들어가면 의사-환자 사이 신뢰도 역시 영향을 줍니다. 챗GPT가 할 수 없는 영역이죠.
<앵커>
이렇게 한계가 있다 해도, 앞으로 챗GPT가 발전하면서 분명히 의료에서도 더 쓰일텐데, 어떤 보완점이 필요할까요.
<기자>
빅데이터 수집이 관건이라는 설명입니다.
아까 의료는 맞춤형 서비스가 중요하다고 했는데, 이를 위해서는 많은 환자 의료 정보가 필요합니다. 그리고 이런것들은 굉장히 만감한 개인정보기도 하죠.
정보 보호 없이는 활용 논의가 어렵다는 게 전문가들 의견입니다.
관련해 전문가 의견 들어보시겠습니다.
[권용진 / 서울대병원 공공진료센터 교수 : 의료를 대상으로 대화형 인공지능이 효과가 있으려면 교과서 수준을 넘어서, 개별 환자 사례에 대한 빅데이터를 충분히 가지고 있어야 합니다. 아직까지는 충분히 확보하지 못한 것 같아요. 우리나라 대형병원들을 빅데이터 클러스터로 만드는 방법이 있을 수 있습니다. 물론 그 전에 환자들에게 연구용으로 데이터가 사용될 수 있다는 동의를 구하는게 개인정보보호 차원에서도 적법한 절차라고 생각합니다.]
<앵커>
오늘 이야기 잘 들었습니다. IT·바이오부 김수진 기자였습니다.
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