[HAIE 2025-25] 헬스케어 AI 윤리 뉴스레터

들어가며

한주 잘 지내셨는지요? 헬스케어 AI 윤리 뉴스레터의 김준혁입니다!

이번주엔 한림대학교에서 주최한 Hallym brAIn Conference에 다녀왔습니다. 헬스케어 AI 윤리 연구모임에 함께 하시는 유재용 교수님의 AI 보증 연구소(AI Assurance Lab)에 관한 이야기를 들을 수 있었습니다. AI 모델의 시뮬레이션 기반 검증 절차를 마련하기 위해 UMass 챈 의과대학이 시작한 이 보증 절차는 사용 중에도 계속 업데이트되는 AI 모델이 실제 임상 환경에서 그 작동을 신뢰할 수 있는 확인 방안을 마련하려고 노력하고 있습니다. 챈 의과대학의 Dr. Zai의 설명을 직접 들을 수 있는 자리였습니다.

이번주 논문에서도 마침 실제 임상 환경에서 AI 기술 활용에 관한 논의들이 눈에 들어오네요. 스마트 병원에서 AI 기술 도입을 위한 핵심 요인에 대한 검토나 AI와 자동화가 관계에 미치는 영향을 검토하고 관계적 윤리(relational ethics)에서 이를 접근해야 한다는 주장은 당장 변화하고 있는 환자-의료인-병원 관계에서 여러 시사점을 던집니다.

한 기사가 다룬 임상 환경에서 LLM 오작동 관련 논문은 이미 4월달에 arXiv preprint에 올라왔던 것입니다만, 다시 주목을 받을 필요가 있어 보여요. LLM이 그저 의사 면허시험을 잘 푸는 것 만으로 의료인보다 더 뛰어나다거나, 임상에서 잘 작동한다고 말하는 것은 그 자체로 오류임을 해당 연구는 잘 보여주고 있습니다. 생성형 AI를 프로덕션 레벨에서 사용할 때 계속 문제가 되는 것이 사용자가 어떤 프롬프트를 입력할 지 모른다는 것이죠. 아무리 챗봇을 잘 만들어도, 개발자가 예측하지 못했던 시나리오를 사용자가 챗봇에 입력하는 순간 챗봇이 어떤 답을 내놓을지 알 수 없다는 것. 모델 자체도 중요하겠지만, 실제 임상에서 활용하려면 환자-의료인-모델의 상호작용과 결과에 대한 지속 평가에 주목해야 한다는 점을 연구는 시사하고 있습니다.

함께 살펴 보실까요?

이번주 주목할 만한 소식

스마트 병원 내 AI 기술 구현의 윤리적·규제적 도전과 전략

From PLOS One: Societal factors influencing the implementation of AI-driven technologies in (smart) hospitals^[1]

본 논문은 스마트 병원에서 AI 기술, 특히 AIDPATH (Artificial Intelligence-driven, Decentralized Production for Advanced Therapies in the Hospital, EU Horizon 2020 프로젝트 중 하나로 AI 기반 정밀의료를 연구합니다)와 같은 의약품 제조 플랫폼의 성공적 도입을 위한 핵심 요인들을 탐구합니다. 주요 요소로는 디지털 통합, 빅데이터 활용, 공급망 관리, AI 수용 촉진 전략, 조직 문화 및 인재 개발, 리더십 역할, 그리고 새로운 비즈니스 모델 채택이 강조됩니다. 또한, 규제 측면과 윤리적 문제, 특히 알고리즘 공정성, 인간 자율성 보장, 설명 가능성, 개인정보 보호 등이 중요하게 다뤄집니다. 본 연구는 이러한 다양한 요인들이 상호작용하며 AI 기술의 의료계 도입에 영향을 미침을 밝히고 있습니다.

스마트 병원에서 AI 기술의 효과적 도입을 위해서는 기술적·사회적·윤리적 고려가 필수적입니다. 규제 기관은 기존의 의약품 규제, GDPR, 의료기기 규제 등에 AI 특유의 위험 관리와 법적 준수를 더해야 합니다. 윤리적 관점에서 공정성, 인간 중심성, 투명성, 사생활 보호가 보장되어야 하며, 이를 위한 표준화 규범의 부재는 향후 해결해야 할 과제입니다. 혁신적인 리더십과 인재 육성, 그리고 이해관계자 간 협력이 AI 기술 수용을 촉진하는 데 중심적 역할을 합니다다.

의료 분야 합성 데이터: 환자 프로파일링의 법적·윤리적 과제 조명

From Computational and structural biotechnology journal: Synthetic data in medicine: Legal and ethical considerations for patient profiling.^[2]

이 논문은 의료 분야에서 합성 데이터 활용이 제기하는 법적 및 윤리적 쟁점을 다룹니다. 임상 연구와 환자 관리에 합성 데이터를 적용할 때 환자 프라이버시 보장, 데이터 품질 유지, 불평등 심화 방지 등 윤리적 고려가 필요함을 강조합니다. 또한 합성 데이터 활용에 따른 규제 환경의 변화와 책임 소재 문제를 심도 있게 논의합니다.

사회적 로봇이 정신적 웰빙 지원에 미치는 영향: 윤리와 현실적 적용의 교차점

From arXiv preprint: Critical Insights about Robots for Mental Wellbeing^[3]

본 논문은 최근 정신 건강과 정서적 웰빙에 대한 관심이 높아지는 상황에서, 사회적 상호작용 기능을 갖춘 로봇이 다양한 인구 집단의 정신적 웰빙 향상에 기여할 잠재력을 집중 조명합니다. 기존의 물리 재활이나 특정 임상 집단 지원에서 범위를 넓혀, 스트레스 완화, 긍정심리, 감정 조절 등 다양한 비임상적 영역에서 로봇이 활용되는 사례와 가능성을 분석하였습니다. 웰빙의 다면적 정의를 바탕으로, 로봇의 역할 설계, 상호작용의 실제적 어려움, 윤리적 논점, 근거 기반 평가의 필요성을 중점적으로 다룹니다.

논문은 특히, 정신적 웰빙을 위한 로봇 활용에 있어 윤리적이고 심리학적으로 신중한 접근이 필수임을 강조합니다. 로봇은 치료자 대체가 아니라 지원적 도구로 설계되어야 하며, 객관적 효과 측정의 한계, 사용자 의존성, 데이터 프라이버시, 공정성 등 다각적 위험에 대한 관리가 중요합니다. 임상 전문가와의 협업을 바탕으로 실질적이고 안전한 활용 방안이 모색되어야 합니다. 장기적인 효과 검증과 적용 컨텍스트에 맞는 맞춤형-표준화 전략의 균형도 권고됩니다.

의료 자동화 기술의 윤리와 관계성: AI, 자동화, 그리고 적절한 거리감에 관한 고찰

From Sociology of Health & Illness: Relational Ethics in the Administration of Healthcare Technology: AI, Automation and Proper Distance^[4]

본 논문은 AI와 자동화가 진단 및 임상 관리 분야에서 의료를 재구성하는 현상을 다룹니다. 호주 치료용품청(Therapeutic Goods Administration, TGA)의 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS) 승인문서를 분석하여, 이러한 기술이 의료 관계와 윤리에 미치는 영향을 탐구합니다. 특히, 환자 자율성, 동의, 신뢰와 같은 윤리적 문제들이 규제 문서 내에서 어떻게 다루어지는지 평가하고, 관계 윤리 프레임워크를 제안합니다.

연구 결과, 현행 규제 문서에서는 의료 관계의 관계적 측면과 환자 참여가 충분히 반영되지 않고 있음이 드러났습니다. CDSS는 대체로 의료인의 책임과 전문성에 기반한 판단을 전제로 하며, 환자는 주로 데이터로 취급됩니다. 이로 인해 환자와 의료인 간 적절한 윤리적 거리가 변화하며, 동의와 공동 의사결정이 미흡하게 다루어지는 문제가 발생합니다. 따라서, 의료 자동화에서 관계 윤리를 강화하고, 협력적 동의 메커니즘 도입이 필요합니다.

의료 챗봇, 인간과의 상호작용이 빠진 시험—‘오작동’의 위험성 강조한 옥스퍼드 연구

From VentureBeat: Just add humans: Oxford medical study underscores the missing link in chatbot testing^[5]

옥스퍼드 대학의 최근 연구에 따르면, 대규모 언어 모델(LLM)이 단독으로 의료 시험에서 높은 성과를 보이는 것과 달리, 일반인이 진단 보조 도구로 사용할 경우 정확도가 현저히 감소하는 것으로 나타났습니다. 연구 참여자 중 LLM을 사용한 그룹은 34.5%의 낮은 진단 정확도를 보였으며, 이는 기존의 자가 진단 방식을 사용한 통제 그룹보다도 낮은 수치였습니다. 이러한 결과는 사용자가 AI에 불완전한 정보를 제공하거나 AI의 제안을 잘못 해석하는 등, 인간과 기술 간의 상호작용에서 발생하는 문제에 기인합니다. 이는 인간과의 실제 상호작용을 고려하지 않은 AI 성능 평가 방식의 한계를 드러내며, 환자 안전과 관련된 중대한 생명윤리학적 질문을 제기합니다.

옥스퍼드 연구팀은 1,298명의 참가자를 대상으로 GPT-4o 등 3개의 LLM을 시험한 결과, 문제의 핵심이 기술 자체가 아닌 '인간-기술 상호작용'에 있음을 밝혔습니다. 참가자들은 증상에 대한 핵심 정보를 누락하여 AI에 전달하거나, AI가 정확한 진단명을 제시했음에도 불구하고 최종적으로는 다른 결론을 내리는 경향을 보였습니다. 또한, 인간 사용자를 모방하도록 설계된 AI 시뮬레이터는 실제 인간보다 훨씬 높은 진단 성공률을 보여, 인간의 복잡하고 비정형적인 상호작용을 대체하여 테스트하는 데 부적합하다는 점도 확인되었습니다.

임신 합병증 개선을 위한 인공지능의 역할과 윤리적 쟁점: 최신 동향과 전망

From Journal of clinical medicine: Artificial Intelligence's Role in Improving Adverse Pregnancy Outcomes: A Scoping Review and Consideration of Ethical Issues.^[6]

이 논문은 임신 중 발생할 수 있는 합병증(고혈압성 장애, 임신성 당뇨, 조산 등)에 대해, 인공지능(AI)이 어떻게 진단 및 예후 예측, 맞춤형 의료 지원에 활용되는지 검토합니다. 2020년부터 2024년까지 발표된 논문들을 분석하였으며, 총 5편의 연구가 선정되었습니다. 선정된 연구는 주로 조산, 임신성 고혈압, 임신성 당뇨에 AI 모델(기계학습 등)을 적용하여 임상적 의사결정에 도움을 주는 효과를 보였으며, 윤리적 쟁점(알고리즘 편향, 투명성, 규제 필요성 등)도 함께 논의되었습니다. 인간 중심의 공감적 진료와 엄격한 규제가 인공지능의 안전하고 공정한 도입을 위해 반드시 병행되어야 함을 강조하였습니다.

정신의료 접근성 혁신: 원격정신의학과 인공지능의 융합 전망

From Healthcare (Basel, Switzerland): Telepsychiatry and Artificial Intelligence: A Structured Review of Emerging Approaches to Accessible Psychiatric Care.^[7]

이 논문은 원격정신의학과 인공지능(AI)을 활용한 최신 접근법들을 체계적으로 검토하여, 정신의료 서비스의 접근성을 어떻게 개선할 수 있는지 논의합니다. 연구는 원격진료와 AI 기반 지원 도구가 진단, 치료, 정신건강 관리에 어떤 잠재적 이득을 제공하는지 분석합니다. 또한 이러한 기술의 도입이 임상적, 윤리적, 사회적 측면에 미칠 영향을 평가하고, 향후 연구와 정책적 과제를 제시합니다.

이번주 소식, 하이라이트

• AI 기술 도입의 성공을 위해서는 윤리적 고려와 규제 준수가 상호 보완적으로 작용해야 한다는 점이 핵심입니다.
• 합성 데이터는 환자 권리 보호와 데이터 신뢰성 보장을 동시에 추구해야 하는 윤리적 책임이 있습니다.
• 사회적 로봇은 인간 치료자를 대체할 수 없으며, 엄격한 윤리적 기준과 임상적 감독 아래 지원적 도구로써 신중히 활용되어야 합니다.
• 규제 문서상 환자의 존재는 데이터로만 인식되고, 환자 자율성과 공동 의사결정은 거의 배제되어 있습니다.
• 실제 의료 현장에서 챗봇 평가와 도입은 인간-기계 상호작용의 복잡성을 반드시 고려해야 윤리적 위험을 최소화할 수 있습니다.
• 인공지능 기반 기술은 산전 진료 향상에 기여할 수 있지만, 윤리성과 투명성이 우선적으로 보장되어야 합니다.
• 디지털 기술의 결합은 미래 정신의료 서비스의 형평성과 효율성을 크게 제고할 가능성을 보여줍니다.

흥미로우셨는지요? 저희, 헬스케어 AI 윤리 연구모임은 다양한 입장을 듣는 자리를 마련하기 위해 노력하고 있습니다. 함께 하실 수 있는 자리를 만들어 보려고 준비 중이니 계속 관심 가져 주셨으면 좋겠습니다!

다음주에 새로운 소식으로 찾아뵙겠습니다. 장마철에 모두 건강 조심하셔요!

_{위 요약은 AI로 자동 수집, 요약 후 LLM-as-a-Judge를 통해 평가지표 기반 상위 7개 논문·기사를 선정한 것입니다(사용 모델: GPT-4.1).}

Reference