의료분야에서 LLM와 AI를 어떻게 활용 할 것인가

24년 3월에 출판되었던 논문을 좀 늦었지만 한번 훑어보았습니다. 이제 생성형 AI에 대해서 논하는것에서는 입이 아픈 시대가 되었죠. 당연하는데 어떻게 할것인가? 의미있게 할것이가? 개인이나 의료정보와 같은 민감정보의 유출 위험을 낮추면서 할 수 있을까? 라는 내용에 대해서 더 고민하는 시대이긴하나 그럼에도 찬찬히 훑어볼 필요가 있을 것 같아서 한번 가져와봤습니다. 제목은 Generative AI and large language models in health care: pathways to implementation 입니다.

병원에서 LLM을 EMR에 적용 시킬 때 어떻게 도입하고 어떻게 활용할 수 있는지 뿐만 아니라 LLM 결과가 도리어 해를 끼치게 되면은, 민감정보다 많은데 보안에 문제가 없는지에 대해서 한번 조목조목 따져봤습니다.

DOI: 10.1038/s41746-023-00988-4

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Generative AI는 의료 분야에서 전자의무기록(EMR) 데이터를 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하고 있으며, 이러한 모델의 평가와 구현을 위한 프레임워크가 제시되고 있습니다. 그러나 데이터 프라이버시와 일반화 문제로 인해 아직까지는 제한적인 적용이 이루어지고 있습니다.

1. **Generative AI의 개념과 현황**

   - Generative AI는 대규모 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술입니다.

   - ChatGPT와 같은 Large Language Models (LLMs)는 인간의 대화를 시뮬레이션하며, 여러 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

2. **의료 분야에서의 Generative AI 적용**

   - Generative AI는 전자의무기록 데이터를 활용하여 예측 성능을 향상시키고, 모델 개발과 배포를 단순화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

   - 일부 모델은 의료시험 통과, 연구 논문 작성, EMR 데이터 해석에 이미 사용되고 있습니다.

3. **Generative AI 모델의 평가와 도전 과제**

   - Wornow et al.은generative AI 모델의 평가를 위한 개선된 프레임워크를 제안하였습니다.

   - 모델의 예측 성능, 데이터 라벨링, 모델 배포, 임상 애플리케이션, 멀티모달리티, 인간-AI 인터페이스를 기준으로 평가가 이루어져야 합니다.

4. **Implementatio을 위한 리더십, 인센티브, 규제**

   - Generative AI의 성공적인 구현을 위해서는 명확한 리더십, 도입 인센티브, 지속적인 규제가 필요합니다.

   - FDA와 같은 기관이 AI 기술을 의료 기기로 다루기 위한 지침을 마련해야 하며, 보험사 인센티브도 고려되어야 합니다.

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물론입니다! 아래는 사용하신 논문 **「Generative AI and large language models in health care: pathways to implementation」**을 바탕으로 작성한 블로그 스타일의 쉬운 요약 글입니다. 일반 대중도 이해할 수 있도록 풀어썼으며, 요청하신 구조에 맞춰 정리했습니다.

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# 병원에 인공지능이 들어온다면? – 생성형 AI와 전자의무기록 이야기

## 🧠 연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했을까요?

최근 ChatGPT와 같은 **생성형 AI**가 큰 주목을 받고 있죠. 이미 다양한 분야에서 활약 중인데, 의료 분야도 예외는 아닙니다. 특히 병원에서는 **전자의무기록(EMR)**이라는 아주 방대한 환자 정보를 다루는데, 이 데이터를 활용해 **AI가 진료를 돕는다면 얼마나 편리할까요?**

하지만 한편으로는 "AI가 실수를 하면 어떻게 하지?", "환자 데이터는 민감한데 괜찮을까?" 같은 걱정도 있죠. 그래서 이 연구는, **의료에서 생성형 AI가 실제로 제대로 쓸 수 있을지를 평가할 기준을 만들기 위해** 진행되었습니다.

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## 🔍 연구 목적 – 연구진이 알고 싶었던 것

연구팀은 이렇게 물었습니다:  

> “의료용 생성형 AI, 특히 전자의무기록을 다루는 모델이 실제 현장에서 유용할까? 그리고 그런 모델들을 평가하려면 어떤 기준이 필요할까?”

결국, 다양한 AI 모델들을 비교 분석하고, **병원에서 유용한 AI 모델을 고르는 데 도움이 되는 ‘체크리스트’를 제안**하려 한 것이죠.

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## 🧪 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터를 썼나요?

이 논문은 실험 연구가 아닌 **리뷰 논문**입니다. 즉, 연구팀이 직접 실험한 건 아니고, 지금까지 발표된 **84개의 AI 모델**을 분석해서 공통된 특징, 장점, 한계 등을 정리했어요.

여기서 다룬 데이터는 **병원에서 쓰는 전자의무기록**(예: 의사 소견, 검사 결과, 진단서 등)이고, 이 데이터를 바탕으로 훈련된 **생성형 AI 모델**들이 주요 분석 대상이었습니다.

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## 🧭 연구 방법 – 연구는 어떻게 진행됐을까요?

연구진은 기존의 여러 논문과 모델을 정리해서 크게 두 가지로 나눴습니다:

1. **임상 언어 모델** – 의사나 간호사의 기록을 이해하고, 다시 의료 문장으로 답하는 모델

2. **EMR 전체 모델** – 환자의 모든 의료 정보를 요약해, **‘디지털 쌍둥이(Digital Twin)’**처럼 하나의 환자 모델을 만들어내는 방식

이 모델들이 실제 병원에서 얼마나 정확하고, 얼마나 잘 작동할지를 보기 위해 평가 기준 6가지를 제안했어요. 예를 들면:

- 예측 정확도는 얼마나 좋은가?

- 데이터를 얼마나 많이 필요로 하는가?

- 실제로 도입하기까지 시간이 얼마나 걸리나?

- 의사나 환자의 만족도는 어떤가?

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## 📊 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔나요?

연구진은 여러 모델이 꽤 유용하긴 하지만, **아직은 한계가 많다**고 결론 내렸어요. 예를 들어:

- 대부분의 모델은 **한 병원 데이터만 사용**해서 훈련되어, 다른 병원에선 잘 작동하지 않음

- 모델의 내부 구조(가중치 등)가 **공개되지 않아** 신뢰도가 떨어짐

- 환자의 목소리, 영상 등 **다양한 데이터를 함께 쓰는 모델은 거의 없음**

예시로는, 마이크로소프트와 Epic의 협업 사례가 있어요. 이들은 **환자 질문에 자동으로 답해주는 AI**, 또는 **의사의 음성을 받아 자동으로 진료 기록을 써주는 도구**를 개발 중입니다. Oracle Cerner도 **AI 비서**처럼 의사를 도와주는 시스템을 만들고 있어요.

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## 🌍 의미와 영향 – 이 연구가 우리에게 주는 메시지

이 연구가 말하는 핵심은 간단해요:

> "의료용 AI가 유행처럼 끝나지 않으려면, 체계적인 평가와 신뢰할 수 있는 기준이 필요하다."

병원은 단순한 기술이 아니라 **생명과 직결된 곳**이기 때문에, 아무리 똑똑한 AI라도 제대로 검증되지 않으면 사용할 수 없어요. 이 논문은 의료용 생성형 AI가 **진짜 실무에서 쓰이려면 어떤 조건을 갖춰야 하는지 알려주는 나침반** 역할을 합니다.

만약 이런 기준이 잘 정착된다면, 언젠가는 환자와 의사가 **AI와 함께 진료를 보고, 기록을 관리하고, 치료 계획을 세우는 시대**가 올지도 모르겠죠.

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안녕하세요! 개인 블로그에 올리실 연구 논문 요약글 작성을 도와드리겠습니다. 제공해주신 논문 내용을 바탕으로 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 친절한 블로그 톤으로 요약해 드릴게요.

**연구 배경 – 왜 이 연구가 필요했을까요?**

최근 들어 **생성형 인공지능(Generative AI)**이라는 기술이 정말 뜨겁게 떠오르고 있어요. 이 기술은 마치 사람이 글을 쓰거나 그림을 그리는 것처럼, **새로운 콘텐츠를 스스로 만들어낼 수 있다**고 합니다. 특히 챗GPT와 같은 **대규모 언어 모델(LLM)**이 등장하면서 사람들의 관심을 더욱 집중시켰죠. 챗GPT는 엄청난 양의 데이터를 학습해서 사람과 자연스럽게 대화하는 것처럼 보일 뿐만 아니라, 의료 분야에서도 다양한 활용 가능성이 제시되고 있습니다. 예를 들어, 의학 시험에 합격하거나, 연구 논문을 쓰거나, 심지어 환자의 **전자 건강 기록(EMR)** 데이터를 이해하는 데에도 활용될 수 있다는 기대감이 커지고 있어요. 하지만 동시에, 이 기술이 아직 해결해야 할 문제점들도 지적되고 있습니다. 때로는 **사실이 아닌 내용을 지어내거나(‘환각’이라고 부르기도 해요)**, 실제 의료 현장에 적용하기에는 여러 어려움이 있다는 의견도 있습니다. 그래서 **이러한 생성형 AI 모델들이 실제로 의료 분야에 어떻게 적용될 수 있을지, 또 어떤 점들을 주의해야 할지에 대한 깊이 있는 논의가 필요한 시점**입니다.

**연구 목적 – 연구진은 무엇을 알고 싶어 했을까요?**

이 연구는 특별히 **전자 건강 기록 데이터에 기반하여 훈련된 생성형 AI 모델들**에 주목했습니다. 최근 한 연구에서 이러한 모델들의 특징과 강점, 약점을 분석한 것에 영감을 받아, 이 연구에서는 **의료 환경에서 사용될 생성형 AI 모델들을 평가할 수 있는 기준을 제시**하고자 했습니다. 다시 말해, 여러 회사나 연구팀에서 개발하고 있는 AI 모델들이 실제 병원에서 얼마나 유용하고 안전하게 사용될 수 있을지를 판단하는 데 도움이 되는 **평가 체크리스트**를 만들려고 한 것이죠.

**데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었을까요?**

이 논문 자체에서는 **새로운 데이터를 직접 수집하거나 분석하지는 않았습니다**. 대신, 이미 발표된 **다양한 연구 논문들과 자료들을 참고**하여 논의를 진행했습니다. 특히, Wornow et al.이라는 연구자들이 **전자 건강 기록 데이터로 학습된 84개의 인공지능 모델**을 분석한 내용을 중요한 기반으로 삼았습니다. 전자 건강 기록은 병원에서 환자의 진료 기록, 검사 결과, 처방 내역, 비용 청구 정보 등 **다양하고 중요한 의료 정보**들을 모아놓은 것을 말합니다. 이러한 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습시키는 것이 의료 분야에서 큰 관심을 받고 있는 것이죠.

**연구 방법 – 연구는 어떻게 진행되었을까요?**

연구진은 Wornow et al.의 연구를 바탕으로, 의료 환경에 적용될 생성형 AI 모델들을 더 효과적으로 평가하기 위한 **새로운 평가 기준 틀(프레임워크)**을 제시했습니다. Wornow et al.은 전자 건강 기록 데이터를 입력받아 임상 텍스트를 생성하는 **‘임상 언어 모델’**과 환자의 전체 전자 건강 기록을 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 **‘EMR 모델’**을 구분하여 분석했습니다. 그리고 현재 개발된 AI 모델들의 **일반화 가능성 부족**과 **데이터 개인 정보 보호 문제** 등의 한계점을 지적했습니다. 이러한 한계점을 극복하고, 실제 의료 현장에서 AI 모델의 가치를 제대로 평가하기 위해 **예측 성능, 데이터 라벨링 필요성, 모델 배포 용이성, 새로운 임상 응용 가능성, 다양한 형태의 데이터 활용 능력(멀티모달리티), 그리고 인간-AI 상호작용 방식**이라는 여섯 가지 중요한 기준을 제시하고, 이를 바탕으로 **평가 체크리스트**를 만들었습니다.

**연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 이해하기 쉬운 예시가 있을까요?**

이 연구 자체의 주요 결과는 **새로운 AI 모델 평가 기준과 체크리스트를 제시**한 것입니다. 연구진은 이 체크리스트를 통해 의료 시스템이 다양한 생성형 AI 모델들을 더 객관적으로 평가하고, 각 의료 환경에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕고자 했습니다.

실제 적용 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

*   **마이크로소프트와 Epic의 협력:** 환자들이 자주 묻는 질문이나 시간이 오래 걸리는 메시지에 대한 **자동 응답 초안을 작성**하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, “제 다음 진료 예약은 언제인가요?”와 같은 질문에 AI가 환자의 기록을 바탕으로 답변 초안을 만들어 의사가 확인 후 전송하는 방식입니다.

*   **Oracle Cerner의 임상 디지털 보조 도구:** 음성과 화면 기반으로 작동하며, 진료 중 **자동으로 진료 내용을 기록**하고, 약물 처방, 검사, 다음 진료 예약과 같은 **추천 행동을 제안**할 수 있습니다. 예를 들어, 의사가 환자와 이야기하는 내용을 AI가 실시간으로 기록하고, 이전 병력을 바탕으로 필요한 검사를 제안해 줄 수 있습니다. 환자 역시 이 도구를 통해 예약을 하거나 간단한 질문을 할 수 있게 됩니다.

하지만 동시에, AI 모델이 **정확하지 않은 정보나 답변을 내놓을 수 있다는 점(환각)**을 항상 주의해야 합니다. 따라서 이러한 AI 도구를 사용할 때에는 반드시 의료 전문가의 확인이 필요합니다.

**의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄 수 있을까요?**

이 연구는 **생성형 AI 기술이 의료 분야에 안전하고 효과적으로 도입되는 데 중요한 발판**을 마련해 줄 수 있습니다. 제시된 평가 기준을 통해 의료기관들은 다양한 AI 모델의 실제적인 가치를 판단하고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있는 기술을 선택하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 궁극적으로는 **의료진의 업무 부담을 줄여주고, 환자들은 더 편리하고 정확한 의료 서비스를 경험**할 수 있게 될지도 모릅니다. 하지만 이러한 기술이 실제로 의료 현장에 널리 사용되기 위해서는 **명확한 리더십, 도입을 장려하는 정책, 그리고 지속적인 규제**가 필요합니다. 데이터 공유, 개인 정보 보호, AI 모델의 오류로 인한 책임 문제 등에 대한 사회적 논의와 제도 마련도 중요한 과제입니다. 이 연구에서 제시된 평가 기준과 앞으로의 노력들을 통해 생성형 AI가 단순한 유행을 넘어 **실질적으로 의료 발전에 기여하는 핵심 기술**로 자리매김할 수 있기를 기대해 봅니다.

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인공지능이 병원에서 새 바람을 일으킨다: 생성형 AI 연구 쉬운 요약

안녕하세요, 여러분! 오늘은 병원에서 인공지능(AI)이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 흥미로운 연구를 쉽게 풀어 소개해드릴게요. 이 연구는 npj Digital Medicine에 실린 논문으로, 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)이 의료 현장에서 어떻게 쓰일 수 있는지 탐구했어요. 전문 용어는 최대한 쉽게 풀어 설명할게요. 자, 시작해볼까요?

연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했나요?

요즘 AI가 화제죠! 특히 챗GPT 같은 AI가 사람처럼 대화하고 글을 쓰는 모습을 보면서, 많은 사람이 "이걸 병원에서도 쓸 수 있지 않을까?"라는 생각을 했어요. 병원에서는 의사들이 환자 기록을 정리하거나 진단을 내리는 데 많은 시간을 쓰는데, 이 과정에서 AI가 도움을 줄 수 있다면 얼마나 좋을까요? 하지만 AI를 병원에 바로 적용하기엔 해결해야 할 문제들이 많아요. 예를 들어, AI가 잘못된 정보를 만들어내면 어쩌지? 그래서 이 연구는 AI를 의료 현장에 안전하고 효과적으로 도입하려면 어떤 점을 고려해야 하는지 알아보려고 시작됐어요.

연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것

연구진은 생성형 AI, 특히 전자 의료 기록(EMR)을 기반으로 한 AI 모델이 병원에서 얼마나 잘 작동할 수 있는지 평가하고 싶었어요. EMR은 환자의 진료 기록, 검사 결과, 처방전 같은 정보를 디지털로 저장한 거예요. 연구진은 이런 AI가 의사와 간호사의 일을 덜어주고, 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는지 확인하고, 이를 위해 어떤 기준으로 AI를 평가해야 하는지 정리하려 했습니다.

데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터가 사용되었나요?

이 연구는 특정한 데이터를 직접 분석하지는 않았지만, 전자 의료 기록(EMR)을 기반으로 한 생성형 AI 모델을 다뤘어요. EMR은 병원에서 환자 한 명 한 명의 정보를 기록한 디지털 파일이라고 생각하면 돼요. 예를 들어, 여러분이 병원에 갔을 때 의사가 컴퓨터에 입력하는 진료 기록, 혈액 검사 결과, 약 처방 내역 등이 EMR에 포함됩니다. 이 데이터는 텍스트(의사 메모), 숫자(검사 수치), 코드(질병 코드) 등 다양한 형태로 저장돼요. 연구진은 이런 데이터를 AI가 학습해서 의사처럼 정보를 이해하고 새로운 정보를 만들어낼 수 있는지 살펴봤어요.

연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었나요?

연구진은 생성형 AI 모델이 의료 현장에서 잘 작동하려면 어떤 점을 확인해야 하는지 체크리스트를 만들었어요. 이 체크리스트는 AI가 얼마나 정확한지, 얼마나 쉽게 병원에 도입할 수 있는지, 의사와 환자가 만족하는지를 평가하는 항목들로 구성됐습니다. 예를 들어:

정확성: AI가 환자 기록을 보고 정확한 진단이나 처방을 제안하는지.

오류율: AI가 엉뚱한 정보를 만들어내는 "할루시네이션"이 얼마나 적은지.

시간과 비용: AI를 병원에 도입하는 데 얼마나 많은 시간과 돈이 드는지.

만족도: 의사와 환자가 AI를 사용하고 나서 얼마나 편리하다고 느끼는지.

또한, 연구진은 AI를 병원에 성공적으로 적용하려면 리参考: 리더십, 인센티브, 규제가 필요하다고 제안했어요. 리더십은 AI 개발과 검증을 이끌 조직이 필요하고, 인센티브는 병원이 AI를 도입하도록 재정적 지원을 제공하는 거예요. 규제는 AI가 안전하고 공정하게 사용되도록 법적 기준을 만드는 걸 의미해요.

연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔나요?

이 연구는 새로운 데이터를 분석한 게 아니라, 기존 연구를 바탕으로 생성형 AI 모델의 강점과 약점을 정리했어요. 결과적으로, 생성형 AI는 다음과 같은 가능성을 보여줬습니다:

강점: AI가 EMR 데이터를 학습해 의사처럼 환자 기록을 요약하거나, 자동으로 의료 기록을 작성할 수 있어요. 예를 들어, 의사가 환자와 대화한 내용을 AI가 듣고 자동으로 진료 기록을 작성해준다면, 의사는 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있겠죠!

약점: AI가 가끔 잘못된 정보를 만들어내는 "할루시네이션" 문제가 있어요. 예를 들어, 환자가 감기인데 AI가 엉뚱하게 심각한 병을 진단할 수도 있죠. 또, AI를 병원에 도입하려면 많은 돈과 시간이 필요해요.

예시로, Oracle Cerner라는 회사에서는 AI를 사용해 의사가 말하는 내용을 듣고 자동으로 의료 기록을 작성하는 시스템을 도입했어요. 또 Microsoft는 Epic이라는 전자 의료 기록 시스템에 AI를 통합해 의사의 업무를 줄이는 데 성공했답니다.

의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄까?

이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에서 어떻게 쓰일 수 있는지, 그리고 그 과정에서 어떤 점을 신경 써야 하는지 길잡이를 제시해줬어요. 만약 AI가 병원에서 잘 자리 잡는다면, 다음과 같은 변화가 생길 수 있어요:

의사와 환자 모두 행복해져요: AI가 반복적인 일을 대신하면 의사는 환자와 더 많은 시간을 보내고, 환자는 더 빠르고 정확한 진료를 받을 수 있어요.

의료 비용 절감: AI가 효율적으로 일하면 병원 운영 비용이 줄어들고, 결국 환자의 의료비 부담도 줄어들 수 있어요.

새로운 가능성: AI가 환자 데이터를 분석해 새로운 치료법을 제안하거나, 드문 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있어요.

하지만, AI가 잘못된 정보를 만들거나 데이터 프라이버시 문제가 생기지 않도록 규제와 리더십이 중요하다는 점도 강조했어요. 예를 들어, 유럽연합은 AI 사용을 규제하는 법(AI Act)을 만들었는데, 이런 규제가 우리나라에서도 필요할 거예요.

이 연구는 AI가 단순히 멋진 기술이 아니라, 우리 일상을 더 편리하고 건강하게 만들 수 있는 도구라는 걸 보여줬어요. 병원에서 AI를 잘 활용한다면, 의사와 환자 모두에게 더 나은 미래가 기다리고 있을 거예요. 여러분은 AI가 병원에서 어떻게 쓰였으면 좋겠나요? 댓글로 의견 나눠주세요! 😊

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## 연구 배경 – 이 연구가 왜 필요했는지

최근 몇 년 사이에 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI)이 큰 주목을 받으면서, 의료 분야에서도 이러한 AI를 활용하려는 시도가 활발해졌습니다. 특히, 병원에서 환자 진료 기록(전자 의무기록, EMR)을 분석하고 예측하는 데 생성형 AI가 도입되면, 의료진의 업무 효율이 크게 올라가고 환자 맞춤형 진료가 가능해질 수 있다는 기대가 커졌습니다. 하지만 실제로 이런 AI 모델들이 얼마나 정확하고, 다양한 환경에서 잘 작동하는지, 그리고 개인정보 보호 등 현실적인 문제는 없는지에 대한 체계적인 평가가 부족했습니다. 그래서 이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에서 제대로 활용될 수 있는지 평가하고, 앞으로의 발전 방향을 제시하기 위해 필요했습니다[1].

## 연구 목적 – 연구진이 알고자 했던 것

연구진은 생성형 AI, 특히 대형 언어모델(LLM)이 의료 데이터(EMR)에 적용될 때의 장점과 한계를 종합적으로 분석하고, 실제 의료 현장에 적용할 때 어떤 기준으로 평가해야 하는지 새로운 평가 프레임워크(체크리스트)를 제안하고자 했습니다. 즉, 단순히 AI가 잘 작동하는지뿐만 아니라, 환자와 의료진 모두에게 도움이 되는지, 데이터 보안은 잘 지켜지는지 등 다양한 측면에서 AI를 평가하는 방법을 찾고자 했습니다[1].

## 데이터 또는 재료 설명 – 어떤 데이터나 재료가 사용되었는지

이 연구는 실제로 새로운 데이터를 직접 수집해 분석한 것이 아니라, 기존에 발표된 84개의 생성형 AI 및 대형 언어모델(LLM)이 의료 데이터, 특히 전자 의무기록(EMR)에 적용된 사례들을 종합적으로 검토(리뷰)했습니다. 여기에는 환자 진료 기록, 검사 결과, 진료 메모, 청구 코드 등 다양한 의료 데이터가 포함되어 있습니다. 쉽게 말해, 여러 병원에서 이미 사용 중인 또는 연구된 AI 모델들이 어떤 데이터를 바탕으로 만들어졌고, 어떻게 성능을 보였는지를 모아서 분석했습니다[1].

## 연구 방법 – 연구가 어떻게 진행되었는지

연구진은 의료 분야에서 사용된 생성형 AI와 대형 언어모델 사례들을 체계적으로 수집해 비교·분석했습니다. 그리고 기존 평가 방식의 한계를 보완하기 위해, AI 모델을 평가할 때 꼭 고려해야 할 6가지 기준을 새롭게 제시했습니다. 이 기준에는 예측 정확도, 데이터 라벨링(정답 표시) 필요성, 실제 현장에 적용하는 데 드는 시간과 비용, 새로운 임상 활용 가능성, 다양한 데이터(음성, 영상 등) 처리 능력, 그리고 환자·의료진과의 소통 방식 등이 포함됩니다. 이처럼 복잡한 용어 대신, 실제로 AI가 얼마나 잘 작동하고, 의료진과 환자가 쉽게 쓸 수 있는지, 그리고 비용과 시간은 얼마나 드는지 등 실질적인 부분에 초점을 맞췄습니다[1].

## 연구 결과 및 예시 – 어떤 결과가 나왔고, 일반인들이 이해할 수 있는 예시

연구 결과, 생성형 AI와 대형 언어모델은 의료 데이터 분석에서 기존보다 더 정확한 예측을 보여주기도 했지만, 아직 한계도 많았습니다. 예를 들어, 대부분의 AI 모델이 한 병원이나 소수의 데이터에만 맞춰져 있어서, 다른 병원이나 환경에서는 잘 작동하지 않을 수 있다는 점이 확인됐습니다. 또, 개인정보 보호 문제로 인해 모델의 세부 정보가 공개되지 않는 경우가 많아, 다른 연구자들이 검증하거나 개선하기 어렵다는 점도 지적됐습니다.

예시로, 최근 마이크로소프트와 오라클 같은 기업이 병원 진료 기록 시스템에 생성형 AI를 도입해, 환자 문의에 자동으로 답변을 작성하거나, 진료 중 음성으로 기록을 남기는 기능을 선보이고 있습니다. 하지만 이런 시스템도 실제로 얼마나 정확하고, 의료진과 환자 모두에게 만족스러운지, 그리고 데이터가 안전하게 보호되는지 등은 더 많은 평가가 필요합니다[1].

## 의미와 영향 – 이 연구가 우리 일상이나 사회에 어떤 영향을 줄 수 있는지

이 연구는 생성형 AI가 의료 현장에 안전하고 효과적으로 도입되기 위해서는 단순한 기술적 성능뿐만 아니라, 실제 임상 환경에서의 적용 가능성, 비용, 데이터 보안, 사용자 만족도 등 다양한 요소를 함께 평가해야 한다는 점을 강조합니다. 앞으로 병원에서 AI를 활용해 진료 효율을 높이고, 환자 맞춤형 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 될 수 있지만, 이를 위해서는 명확한 평가 기준과 규제가 필요합니다. 이 연구가 제안한 평가 프레임워크는 앞으로 의료 AI 도입을 준비하는 병원이나 정책 입안자들에게 중요한 지침이 될 수 있습니다. 결국, 우리 모두가 더 안전하고 편리한 의료 서비스를 누릴 수 있도록 하는 데 기여할 수 있습니다[1].

출처: @ye._.vely618