[HAIE 2025-23] 헬스케어 AI 윤리 뉴스레터

들어가며

헬스케어 AI 윤리 뉴스레터의 김준혁입니다. 여러 큰 소식들이 있었던 한주, 잘 지내셨는지요!

이번주엔 신경종양학에서 AI 활용 등 다학제적 접근에 관한 소식도 눈에 들어오지만, 여러 논문과 기사가 인종-민족-지역과 관련하여 공정성을 어떻게 다룰 것인가에 대한 논의를 다루고 있다는 점이 주목을 끕니다. 인종-민족 데이터에 관한 품질 권고안을 제시한 논문이나, 공정성을 다루기 위한 기법으로 다중 도메인 적대적 신경망(Multiple Domain Adversarial Networks)을 제시한 논문, 우간다 의료 현장에서 보편적 건강 보장을 위한 AI 활용에서 고려할 문제를 다룬 논문 등이죠. 아직 국내에선 데이터 편향에 관한 일부 논의만 이루어졌다는 점에서, 시급한 연구 주제라는 생각이 듭니다.

또, 교사의 공감을 벡터화한 논문이나 논문 초기 심사에서 AI를 윤리성 평가자로 활용한 논문은 저희가 문제에 접근하는 방식에 대한 다른 시도를 보여주고 있다는 점에서 생각해 볼 만한 것 같습니다! 한번 같이 살펴보시죠.

이번주 주목할 만한 소식

신경종양학에서 인공지능 통합: 정밀의학과 간호윤리의 새로운 지평

From Cureus: The Integration of Artificial Intelligence Into Precision Medicine for Neuro-Oncology: Ethical, Clinical, and Nursing Implications in Immunotherapy Care^[1]

이 논문은 신경종양학(neuro-oncology) 분야에서 AI가 정밀의학에 통합되면서 면역요법 치료에 미치는 윤리적, 임상적, 간호적 영향에 대해 탐구합니다. AI를 활용한 진단 및 예측 분석은 치료의 정확성을 높이고 개인 맞춤형 치료를 가능하게 합니다. 그러나 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 환자 자율성 등 윤리적 문제 역시 중요한 과제로 대두됩니다. 간호사는 환자 중심의 윤리적 사용과 교육, 감시 역할에서 중심적인 책임을 맡습니다.

AI의 신경종양학 통합은 뇌 및 중추신경계 종양 진단과 치료에 크게 기여하며, 유전·분자 및 임상 데이터의 처리 능력으로 개인맞춤형 면역치료에 의한 개선된 환자 결과를 가능하게 합니다. 그러나 환자 데이터 보호와 알고리즘 편향 문제, 자동화 시스템에 대한 과신 등 윤리적 우려가 상존하며, 인간 감독과 윤리적 경계가 지속적으로 요구됩니다. 간호사는 교육자이자 옹호자로서 AI가 공정하고 투명하며 환자 중심적 치료에 부합하도록 보장하는 중추적 역할을 수행합니다. 앞으로 다학제 협력과 지속적 전문 교육, 엄격한 규제 준수를 통해 AI 기술과 윤리적 책임 사이의 균형이 유지되어야 합니다.

의료 인공지능에서 인종 및 민족 데이터의 표준화와 정확성: 윤리적 함의와 개선 방안

From PLOS Digital Health: Standardization and accuracy of race and ethnicity data: Equity implications for medical AI^[2]

이 논문은 의료 분야에 빠르게 도입되고 있는 인공지능(AI)이 환자의 전자의무기록(EHR)에서 수집된 인종 및 민족 정보(race and ethinicity data, r/e)에 의존함에 따라 발생하는 데이터 품질 문제를 분석합니다. 인종과 민족 범주를 정의하는 개념적 애매성, 수집 절차의 불일치, 기록 오류 등이 불완전하고 부정확한 r/e 데이터세트를 초래하며, 이로 인해 AI 모델의 편향 가능성과 공정성 문제가 심화됩니다. 이에 따라 저자들은 병원과 AI 연구자들에게 r/e 데이터 품질 관리 권고안을 제시하고, AI 개발자들이 자신이 사용하는 데이터의 출처와 품질을 투명하게 공개할 것을 촉구합니다.

의료 AI 모델이 r/e 데이터를 활용하려면 데이터의 높은 품질이 필수적입니다. 저자들은 병원이 데이터 수집 방법을 표준화하고 환자 자가 보고 방식을 우선시하는 등 품질 관리 절차를 철저히 해야 한다고 강조합니다. 또한 AI 개발자들은 자신이 사용하는 r/e 데이터의 출처와 수집 방식에 대해 명확히 밝히며, 부족한 경우도 반드시 고지해야 합니다. 이를 위해 의료계, 연구자, 규제기관, 환자 옹호자 등이 협력해 데이터 품질 개선을 위한 체계적 노력이 시급히 요구됩니다.

교사 공감이 AI로 이어지는 우울증 평가 혁신: 특별교육에서의 새로운 길

From arxiv preprint: Human Empathy as Encoder: AI-Assisted Depression Assessment in Special Education^[3]

이 논문은 특별교육 환경에서 학생 우울증 평가의 한계를 지적하며, 교사의 공감과 AI 기술을 결합한 새로운 평가 프레임워크인 HEAE(Human Empathy as Encoder)를 제시합니다. HEAE는 교사의 공감적 통찰을 9차원 벡터(Empathy Vector)로 구조화해 AI 분석에 통합하고, 표준화된 설문이나 순수 자동화 방식이 놓치는 개별 학생의 맥락을 포착합니다. 또한, 데이터 프라이버시와 투명성, 실질적 교사 판단의 주체성 및 신뢰성을 강조하며, 윤리적으로 배려 깊은 AI 도입을 강조합니다.

HEAE 프레임워크는 AI와 인간 교사의 협업을 통해 학생 우울증의 다층적 심각도를 82.74%의 정확도로 분류했습니다. 이 접근은 인간 전문가의 직관적 판단을 AI에 구조적으로 결합함으로써, 더욱 투명하고 책임있는 평가 체계를 마련합니다. 실험적 성공에도 불구하고 다양한 교육 현장 적용, 공감 벡터의 주관성 해소, 현실적 프라이버시 보장 등 향후 개선과 논의가 요구됩니다. 본 논문은 감정 컴퓨팅 시스템이 사회적 책임, 프라이버시, 교육 환경에 맞춘 윤리적 설계로 발전해야 함을 제시합니다.

질병 예측의 공정성 향상을 위한 다중 도메인 적대적 신경망 최적화

From PLOS Digital Health: Enhancing fairness in disease prediction by optimizing multiple domain adversarial networks^[4]

본 연구는 다중 도메인 적대적 신경망(MDANN) 프레임워크를 통해 질병 예측에서 발생하는 편향을 완화하고 공정성을 증진하는 방법을 제안합니다. 특히, 합성곱 오토인코더(CAE)를 이용한 특성 추출과 AUC 기반 손실 함수를 적용해 민감 속성에 의한 편향을 효과적으로 다루는 점을 강조합니다. 모델의 재현성과 안정성을 위해 실험을 반복 수행하고, 기존의 샘플 가중치 손실 함수와 비교하여 AUC 기반 손실 함수의 우수성을 입증하였습니다.

결과적으로 MDANN은 나이, 성별, 손잡이 등 다양한 민감 속성에 대해 편향을 완화하며, 소수집단에 대한 예측 정확도도 향상시켰습니다. CAE의 활용은 깊이 있는 특성 표현을 가능하게 하여 편향 감소와 균형 잡힌 예측 성능에 기여하였습니다. 다만, 딥러닝 기법 특유의 해석력 제한 문제에 대해선 차후 해석 기법 적용 방안이 논의되었습니다. 또한, 이 프레임워크는 암, 당뇨병, 심혈관 질환과 같은 다른 의료 영역에도 확장 가능하다는 점이 언급되었습니다.

우간다 의료 현장에서 인공지능 규제: 보편적 건강 보장을 위한 최적의 정책 모색

From International journal for equity in health: Regulation of artificial intelligence in Uganda's healthcare: exploring an appropriate regulatory approach and framework to deliver universal health coverage.^[5]

본 논문은 우간다 보건의료 부문에서 AI의 도입이 늘어남에 따라 필요한 적절한 규제 체계와 정책적 접근법을 탐구합니다. 저자는 공정성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 윤리적 기준을 고려하면서 보편적 건강 보장을 달성하기 위한 핵심 요소로 AI 규제의 중요성을 강조합니다. 또한, 지역적 현실과 글로벌 표준을 균형 있게 반영한 맞춤형 규제 프레임워크의 필요성을 제안합니다.

의료 영상 인공지능: 책임 있는 파운데이션 모델을 위한 윤리적 프레임워크

From Frontiers in medicine: Ethical framework for responsible foundational models in medical imaging.^[6]

이 논문은 의료 영상 분야에서 파운데이션 모델의 책임 있는 사용을 위한 윤리적 프레임워크를 제안합니다. 저자들은 기초 모델의 잠재적 이점과 위험을 균형 있게 검토하며, 투명성, 공정성, 개인정보 보호, 해명 가능성 등 주요 윤리 원칙을 강조합니다. 또한 정책 입안자, 개발자, 의료 전문가의 협력이 필수적임을 지적하며 실질적인 윤리적 실천 방안을 제안합니다.

학술지 논문 심사에서 인공지능을 활용한 윤리성 점검의 가능성과 과제

From Journal of Korean medical science: Perspectives of Artificial Intelligence Use for In-House Ethics Checks of Journal Submissions.^[7]

이 논문은 학술지 논문 심사의 초기에 인공지능 기술을 도입하여 윤리적 검증을 실시하는 방안에 대한 전문가들의 견해를 탐구합니다. 연구진은 다양한 전문가 집단을 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행하였으며, 인공지능이 공정성, 객관성, 효율성 측면에서 일정 부분 기여할 수 있음을 확인했습니다. 그러나 윤리적 복잡성, 개인정보 보호, 인간의 최종 책임 등 현실적인 한계와 주의점도 함께 지적되었습니다.

이번주 소식, 하이라이트

1. 신경종양학에서 AI 통합은 기술 혁신과 인간 중심의 윤리적 치료를 조화시키는 것이 필수적입니다.
2. 의료 AI의 공정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 인종 및 민족 데이터의 정확성과 표준화가 최우선 과제임을 명확히 인식해야 합니다.
3. 교사의 공감적 통찰을 AI에 구조적으로 통합하여, 인간 중심의 윤리적 정신건강 평가 모델을 제시하였습니다.
4. 질병 예측의 공정성 향상을 위한 다중 도메인 적대적 신경망 최적화를 검토했습니다.
5. 우간다는 보편적 건강 보장을 위해 윤리적으로 조화된 AI 규제 체계 도입이 시급합니다.
6. 의료 영상 AI의 신뢰성과 윤리적 책임을 촉진할 수 있는 구체적인 프레임워크를 제시합니다.
7. 인공지능의 활용은 학술지 윤리성 검증을 혁신할 잠재력을 지니지만, 인간 중심의 감시와 엄정한 기준이 필수적입니다.

흥미로우셨는지요? AI 윤리 및 헬스케어 AI 윤리 논의가 국내에서도 이루어지고 있지만, 아직 구체적인 부분까지 다루지 못하는 한계를 지니고 있음을 계속 생각하게 됩니다(어제 대학원 강의 마치면서도 그 생각을 강하게 했네요). 앞으로 여러 분들과 함께 검토해 나갈 수 있으면 좋겠습니다.

다양한 헬스케어 AI 윤리 관련 논의를 소개하기 위한 장으로서 뉴스레터가 기능할 수 있도록 노력할 것을 약속드리며, 다음주에 다시 뵙겠습니다!

_{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