건강보험저널

최근 AI 기술이 눈부시게 발전하면서 의료계에서도 AI의 사용을 적극적으로 모색하고 있습니다. 많은 전문가들이 AI를 통해 치료 과정을 개선하고, 병원 경영을 혁신하며, 환자 관리를 보다 효율적으로 수행하려는 시도가 증가하고 있습니다. 하지만 의료 분야는 생명과 직결되는 만큼 정보의 정확성이 무엇보다 중요합니다. 이러한 맥락에서 의료인들은 AI 사용 시 발생할 수 있는 '할루시네이션', 즉 AI가 잘못된 정보를 생성하는 현상에 특히 주의를 기울여야 합니다.

AI 할루시네이션은 기본적으로 AI 시스템이 훈련 과정에서 습득한 데이터의 한계나 오류로 인해 잘못된 정보를 제시하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 사용자가 “조선왕조실록에 기록된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘.” 라고 물어보았을 때, AI가 이에 대한 대답을 그럴싸하게 말하는 것입니다. 이처럼, AI가 실제와 다른 가상의 정보를 마치 진짜인 것처럼 제시하는 경우, 이를 ‘할루시네이션’이라고 합니다.

이과 같은 ‘할루시네이션’을 줄이기 위해서는 AI에게 명확하고 구체적인 질문을 제시하는 것이 중요합니다. 예를 들어, AI에게 너무 추상적이거나 모호한 질문을 하면, AI는 학습 데이터에서 유추한 정보를 바탕으로 추측성 답변을 할 가능성이 높아집니다. 따라서, 질문을 할 때는 가능한 한 구체적이고 명확한 정보를 제공하여 AI가 오류의 여지없이 정확한 답변을 할 수 있도록 유도해야 합니다. 또한, AI가 제공하는 정보는 의료 전문가의 임상 경험과 지식을 바탕으로 검토하는 과정을 반드시 거쳐야 합니다. AI는 아직 완벽하지 않기 때문에, 그 출력물을 무비판적으로 받아들이기보다는 의료인의 전문적인 판단과 함께 활용하는 것이 중요합니다.

결론적으로, AI 기술의 발전은 의료 분야에서 큰 가능성을 열어주고 있지만, AI를 사용할 때 발생할 수 있는 할루시네이션과 같은 문제들에 대해서는 주의 깊게 접근해야 합니다. 의료 전문가들은 할루시네이션을 줄일 수 있는 방법에 대해 꾸준히 학습하고, AI가 제공하는 정보의 정확성을 항상 검증해야 하며, AI의 한계를 이해하고 이를 보완하는 방식으로 활용해야 할 것입니다. 이런 과정을 통해, 의료계는 AI의 강력한 잠재력을 활용하면서도, 그 한계를 극복하여... 치료 과정을 개선하고, 병원 경영을 혁신하며, 환자 관리를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 해야 할 것입니다.

@건강보험저널