의료 인공지능은 인공지능 기술을 질병 탐지와 진단 지원, 치료 관련 정보 처리, 의료 기록과 연구 등 보건의료 업무에 적용하는 분야다. 개별 의료기기의 특정 기능과 범용 생성형 인공지능의 응답은 구분하여 평가한다.
의료기기의 기능
미국 식품의약국은 의료 인공지능 기기의 사례로 망막 영상에서 당뇨망막병증을 탐지하는 시스템, 영상의 선명도를 높이는 소프트웨어, 연속 혈당 측정값에 따라 인슐린 투여를 자동화하는 알고리즘 등을 제시한다. 서로 다른 기능을 가진 제품을 모두 동일한 능력의 인공지능으로 취급할 수는 없다.
생성형 인공지능의 활용
세계보건기구의 2024년 대규모 다중모달 모델 지침은 진료 관련 질의응답, 기록 작성과 요약, 의료인 교육, 연구 등을 적용 분야로 다룬다. 동시에 부정확하거나 불완전한 내용과 편향된 응답, 개인정보 위험을 검토하며, 사용자가 결과를 과신하여 오류를 놓치는 자동화 편향도 지적한다.
검증과 관리
인공지능을 이용한 의료기기는 의도된 사용 목적과 기술적 특성에 맞춰 평가한다. 미국의 FDA는 인공지능 그 자체에 대한 포괄적인 인증이 아니라 의료기기를 규제한다고 설명한다. 개발 단계의 검증뿐 아니라 실제 사용 후 감시와 유지관리, 변경의 관리도 제품 수명 전반의 과제다. 미국의 규제 체계를 다른 나라의 허가와 동일한 것으로 간주해서는 안 된다.
업무 변화와 대체 전망
특정 작업을 자동화할 수 있다는 관찰과 의료 직업 전체가 없어질 것이라는 예측은 서로 다른 명제다. 개별 기능의 성능이나 기기 허가만으로 전체 진료 과정을 독립적으로 수행할 수 있다고 결론 내릴 수 없다. 직업의 장기 변화는 기술 발전과 함께 실제 도입 방식, 제도와 사회적 선택에 따라 달라지는 전망의 영역이다.