Doctor: AI Can't Replace Me

최근에 인공지능과 그것이 의사를 대체할 수 있는지에 대한 많은 기사를 읽고 많은 유튜브 비디오를 보았습니다. 그리고 사실상 그들 모두는 인공지능이 의사를 대체할 수 있다고 동의했으며, 일부는 아마도 2년 이내에 비교적 빨리 그렇게 될 것이라고 믿습니다. 이것이 합의점인 것처럼 보인다는 것이 정말 놀랍습니다. 저는 동의하지 않습니다. 그리고 그것에 대해 조금 이야기하고 싶습니다.

현재에도 인공지능이 의학을 위해 할 수 있는 일이 많이 있으며, 몇 가지 예를 들어드리겠습니다. 한 가지는 진료 기록 작성을 돕는 소프트웨어의 사용입니다. 예를 들어, 저희 기관은 어브릿지(a bridge)라는 소프트웨어를 사용하는데, 이것은 실제 진료 기록을 녹음하여 노트를 생성할 수 있으며, 의사의 시간을 절약하여 환자와 직접 대면할 수 있게 해줍니다. 많은 사람들이 이것이 시간을 절약하고 더 몰입하며 주의를 기울일 수 있게 해주기 때문에 훌륭하다고 말합니다. 저는 개인적으로 그 소프트웨어를 사용하지 않지만, 그것은 제가 노트를 쓰는 것을 크게 개의치 않기 때문입니다. 저는 비교적 빠르게 타이핑하며, 나중에 다시 참조하여 제가 찾고 있는 것을 찾을 수 있도록 특정 방식으로 노트를 쓰는 것을 좋아합니다. 하지만 그것은 분명히 놀라운 일입니다. 10년 전에는 사람들이 소프트웨어가 그런 일을 할 수 있을 것이라고는 상상도 못했을 것입니다.

또 다른 예는 방사선 진단 보조입니다. 예를 들어, 유방 촬영술의 경우 컴퓨터가 실제로 이미지를 보고 이상, 즉 암이 될 수 있는 작은 결절을 식별할 수 있으며, 그런 다음 진단 방사선 전문의가 이를 검토합니다. 따라서 인공지능이 전적으로 수행하는 것은 아니지만, 보조 역할을 합니다. 저는 그것이 다소 과민하여 때로는 양성 소견을 잡아낸다고 들었지만, 실제 인간 방사선 전문의도 같은 일을 합니다. 그래서 그것은 결코 완벽하지 않습니다. 아마도 점점 더 나아질 수 있을 것이며, 분명히 방사선 전문의가 중요한 소견을 놓치지 않도록 도울 것입니다.

또 다른 것은 특정 유형의 알고리즘 작업을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 예방 접종 일정입니다. 아시다시피, 인간 의사가 방대한 백신 일정을 보고 무엇이 빠졌는지 확인하는 것은 매우 어렵지만, 컴퓨터는 쉽게 할 수 있습니다. 또한 약물 상호작용, 대장 내시경 예약, 심지어 화학 요법 중 실험실 수치 모니터링, 사람들이 검사를 제대로 받는지 확인하는 것, 그리고 정상 범위를 벗어나 개입이 필요한 경우 누군가에게 치료를 취소하도록 알리는 것과 같은 일도 있습니다. 그리고 다른 많은 것들이 있습니다. 저는 챗GPT를 사용하여 보험 회사에 거부 및 사전 승인에 대한 편지를 작성하고, 인공지능을 사용하여 교육용 의료 이미지 및 비디오를 만드는 것과 같은 일에 사용된다는 것을 들었습니다.

따라서 인공지능은 이미 많이 사용되고 있으며, 물론 점점 더 좋아질 것입니다. 그건 그렇고, 저는 밴쿠버 거리를 걷고 있습니다. 가족과 함께 휴가 중입니다. 아름다운 도시입니다.

이제, 인공지능이 인간 의사를 대체할 수 있는지에 대해 시간 범위를 제시하지 않고 이야기하는 것은 다소 어리석은 일입니다. 그리고 저는 이러한 대담한 주장을 실제로 하는 사람들에게는 그들이 반박될 가능성이 있기 때문에 공로를 인정합니다. 저는 피터 쉬프가 2009년 주택 시장 붕괴를 예측했다고 주장했던 것을 기억하지만, 문제는 그가 2005년에 예측했고 그 후 주택 시장은 계속 상승했다는 것입니다. 그리고 붕괴된 후에도 다시 상승했습니다. 따라서 주택 시장이 언제 붕괴될지 알지 못했다면 그것은 실제로 도움이 되지 않았습니다. 그리고 충분히 긴 시간 범위가 주어진다면 기술이 얼마나 발전할 수 있을지 누가 알겠습니까? 그래서 시간 범위를 제시하지 않고 이런 것들을 이야기하는 것은 다소 어리석은 일입니다. 예를 들어, 기술이 너무 좋아서 이 비디오 전체가 인공지능으로 생성되었다고 상상해 보십시오. 아니면 그보다 더 나아가, 제가 실제로 밴쿠버 거리를 걸어 다니며 이 비디오를 촬영하고 편집하는 복잡한 생체 합성 안드로이드라고 상상해 보십시오. 아니면 기술이 너무 좋아서 제 아내조차 제가 진짜 인간이 아니라는 것을 모르고 우리가 15년 동안 함께했다고 상상해 보십시오. 제 아이들보다도요. 그리고 왜 안 되겠습니까? 제 부모님조차 제가 진짜 인간이 아니라는 것을 모릅니다. 저는 태어날 때 바뀌었을 뿐입니다. 그리고 트루먼 쇼의 어떤 기이한 버전에서는, 저는 평생 동안 모든 사람을 제가 인간이라고 생각하게 만드는 데 성공한 최초의 생체 합성 안드로이드이며, 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있습니다.

음, 분명히 기술이 그 정도로 좋다면, 인공지능은 의사를 대체할 수 있습니다. 왜냐하면 인공지능이 그 정도로 좋고 설득력이 있다면 모든 인간의 작업을 대체할 수 있기 때문입니다. 하지만 이 논의의 핵심은 인공지능이 그 정도보다 훨씬 덜 좋을 때에도 의사를 대체할 수 있을까 하는 것입니다.

그래서 이야기를 하나 해드리고 싶습니다. 얼마 전, 저는 병원에서 당직 중이었고, 약 30세의 젊은 남성이 뇌졸중을 겪었다는 호출을 받았습니다. 그는 갑작스러운 현기증과 균형 상실을 겪었습니다. 그리고 이 사람은 혈관 위험 요인이 전혀 없었고, 과체중도 아니었으며, 고혈압, 당뇨병, 고콜레스테롤 등 아무것도 없었습니다. 하지만 아시다시피, 우리는 젊은 사람들이 뇌졸중을 겪는 것을 항상 봅니다. 그들은 혈액 응고 항진 유전 질환이나 외상으로 인한 척추 동맥 박리를 가지고 있습니다. 그래서 우리는 단지 젊고 건강하다는 이유만으로 누군가가 뇌졸중을 겪고 있지 않다고 가정하지 않습니다. 그리고 아시다시피, 일반적으로 뇌졸중은 매우 갑작스러운 증상을 유발하며, 현기증과 균형 상실은 뇌졸중의 흔하고 잘 알려진 증상입니다. 그래서 어쨌든, 저는 환자를 보러 갔고, 이미 그곳으로 걸어가는 동안 제 마음속으로는 어떤 질문을 해야 할지 생각하고 있었습니다. 그리고 첫 번째는 발병 시간을 명확히 하려고 노력하는 것입니다. 왜냐하면 이것은 매우 중요하기 때문입니다. 현기증을 유발하는 다른 많은 것들은 좀 더 간헐적이거나 좀 더 아급성으로 나타나는 경향이 있기 때문입니다. 그래서 저는 이것이 갑작스러운 발병인지 정말로 확인하고 싶었습니다. 그래서 저는 그 병력을 매우, 매우 신중하게 청취합니다. 그리고 아시다시피, 저는 수년 동안 이 일을 해왔기 때문에 이것을 어떻게 파악해야 할지 압니다. 그리고 이것이 갑작스러운 발병 사건이 아니라는 것이 저에게는 매우 분명해졌습니다. 그래서 저는 환자들에게 명확히 합니다. "그 작은 모임에 있었을 때 좀 불편하셨죠? 그때 100% 정상은 아니셨죠?" 그런 식으로요. 그리고 아시다시피, 인공지능이 표정과 같은 것을 파악하는 것은 매우 어렵습니다. 질문에 답할 때 그 사람은 얼마나 확신에 차 있었습니까? 그들은 어떤 다른 관련 정보를 주었습니까?

아시다시피, 그리고 물론 저는 다른 관련 증상들에 대해 평소와 같은 모든 질문을 했습니다. 하지만 제가 물었던 것 중 하나는, "최근에 아프셨나요? 병이 있었나요? 감기에 걸렸나요?"였습니다. 그리고 그는 "네"라고 말했습니다. 사실, 이것이 있기 몇 주 전에, 그는 가벼운 상기도 감염 증상을 겪었다고 설명했습니다. 이제, 컴퓨터가 환자에게 가능한 모든 질문을 그냥 물어보게 할 수는 없습니다. 아시다시피, 당신이 환자라면 그것이 얼마나 짜증 날지 상상할 수 있습니까? "최근에 미용실에 갔습니까? 최근에 롤러코스터를 탔습니까? 격렬한 스포츠를 합니까? 목을 삐었습니까?" 그런 식의 질문 말입니다. 저는 뇌졸중으로 이어지는 척추 동맥 박리와 관련된 질문들을 언급하고 있습니다. "최근에 카이로프랙터에게 갔습니까?" 아시다시피, 그것은 매우 부자연스럽습니다. 매우 길어집니다. 실제로 마음속으로 가설을 세우고 질문을 생성하는 것이 다소 필요합니다.

그리고 아시다시피, 이 신사분은 갑작스러운 발병 사건이 아니라는 것이 저에게는 매우 분명해졌습니다. 발병은 점진적이었습니다. 약 12시간 또는 24시간에 걸쳐 나타났습니다. 그는 선행 바이러스 감염이 있었고, 그리고 나서 검진으로 넘어갔습니다. 그리고 저는 검진이 정상이라고 들었습니다. 아시다시피, 그는 그냥 균형이 안 맞고, 그냥 어지러워합니다. 하지만 실제로는 그의 눈을 자세히 보면 실제로 움직이고 있습니다. 그는 안진(nestagmus) 또는 튀는 눈 움직임을 가지고 있습니다. 그리고 그가 한쪽을 보면, 그 안진은 악화됩니다. 그가 다른 쪽을 보면, 여전히 같은 방향이지만, 약간 약화됩니다. 그리고 나서 다른 조작을 합니다. 아시다시피, 저는 그에게 "제 코를 보세요. 제가 잠시 당신의 머리를 잡고 기울일 겁니다"라고 지시합니다. 그리고 제가 한쪽으로 할 때, 그것은 완전히 정상입니다. 전정안반사(vestibular ocular reflex)라는 것이 있습니다. 그리고 기본적으로 무슨 일이 일어나고 있냐면, 제가 머리를 움직이고 휴대폰을 응시하고 있다면, 아마 지금 보실 수 있을 겁니다. 실제로는 전정 기관, 즉 제 중이의 반고리관이 제 뇌에 신호를 보내고, 머리가 향하는 쪽의 귀에서 더 많은 신호가 오는 반사가 있습니다. 그리고 당신의 눈은 즉시 반대 방향으로 움직입니다. 이것이 전정안반사입니다. 매우 중요합니다. 그리고 우리는 그것을 당연하게 여기지만, 그렇지 않으면 제가 움직일 때 완전히 방향 감각을 잃을 것입니다. 그리고 이것은 우리가 움직이는 동안에도 집중할 수 있게 해줍니다.

어쨌든, 한쪽에서 그는 손상된 전정안반사를 가지고 있었습니다. 기술적인 세부 사항은 다루지 않겠지만, 이러한 증상과 검진 소견의 조합은 바이러스 감염 후에 때때로 발생하는 것으로 알려진 미로염(labyrinthitis)이라는 질환의 전형적인 특징입니다. 그리고 이 사람이 바로 그것을 앓고 있었습니다. 그리고 제가 그를 보기 전에도 이미 MRI, CT, 혈관 조영술, 머리와 목 검사 등 여러 다른 진단 검사를 받았음에도 불구하고, 그는 단순히 스테로이드 처방을 받고 집으로 보내졌으며, 시간이 지남에 따라 증상이 호전될 것이라는 지시를 받았습니다. 불행히도, 어떤 경우에는 몇 주가 걸릴 수 있지만, 아시다시피, 호전되어야 합니다. 일반적으로 재발하지 않습니다. 회복은 보통 100%이며, 미래의 어떤 사건의 위험도 증가시키지 않습니다.

이제 인공지능이 그 모든 것을 하는 것은 매우 어려울 것입니다. 제 말은, 인공지능이 어떻게 정확히 검진을 할 것이며, 어떻게 정확히 병력을 청취할 것입니까? 이제 저는 인공지능이 우리가 생각하는 것보다 진단을 더 잘할 수 있다고 생각합니다. 저는 기억합니다. 이 이야기는 이제 10년이 넘었습니다. 저는 진단되지 않은 의학적 상태를 가진 아이를 둔 여성에 대한 이야기를 들었습니다. 아시다시피, 이것은 의사들이 희귀 질환을 진단하는 데 반드시 능숙하지는 않은 부분입니다. 저는 항상 보는 것들을 진단하는 데는 꽤 능숙합니다. 아시다시피, 미로염 이야기처럼요. 저는 이것을 수없이 많이 보았습니다. 이것은 어렵지 않습니다. 어떤 합리적이고 자격을 갖춘 신경과 의사라도 이것을 할 수 있습니다. 하지만 매우 희귀한 특정 질병들이 있습니다. 그리고 저는 예를 들어, 의학 컨퍼런스에 있었을 때 누군가가 다발성 경화증과 비슷해 보이는 사례를 설명했지만, 실제로는 신경계 염증을 유발할 수 있는 CTLA4 결핍이라는 희귀 유전 질환이었다는 것을 기억합니다. 그리고 저는 속으로 생각했습니다. '이런 상태의 환자가 있다면, 나는 다발성 경화증으로 아주 쉽게 오진할 수 있겠구나.' 그리고 아시다시피, 그것이 현실입니다. 의사들은 희귀 질환을 진단하는 데 능숙하지 않습니다.

그리고 아시다시피, 누군가가 (이것은 당시에는 인공지능이라기보다는 전문가 시스템에 가까웠습니다) 다양한 데이터 포인트, 예를 들어 저신장, 선천성 백내장, 갑상선 기능 저하증 등 여러 특징을 입력하면 잠재적 진단 목록이 나오는 기술을 개발했습니다. 그리고 의학적 배경이 없는 이 어머니는 많은 검사를 받았지만 진단되지 않았고, 많은 다른 의사들을 만났던 아이를 두었는데, 그녀는 이 전문가 시스템에 가능한 한 많은 데이터를 입력했고, 가장 상위 진단이 실제 정확한 진단으로 밝혀졌습니다. 그래서 많은 의사들을 속이고 피했던 것을 이 컴퓨터가 잡아낸 것은 아마도 진단이 불가능해서가 아니라 (분명히 가능했으니까요) 너무 희귀해서 의사들 중 누구도 그 질병을 보거나 들어본 적이 없었을 수도 있기 때문입니다. 그리고 제가 들어본 적 없는 엄청나게 희귀한 질병들이 수없이 많습니다. 아시다시피, 그것이 의학의 현실입니다. 그래서 컴퓨터는 진단을 할 수 있습니다. 특정 상태에 따라 다를 뿐입니다. 하지만 제가 설명한 인공지능이 진단을 내리는 데 방해가 되는 요소를 생각해 보면, 그것은 매우, 매우 어렵습니다.

이제 아시다시피, 인공지능은 수년에 걸쳐 의사들에 의해 점점 더 많이 사용될 것이며, 이는 느린 확산이 될 것이고, 몇 가지 주요 혁신이 있을 수도 있습니다. 이제 제 경력 동안 의학에서 일어난 발전을 생각해 보면, 아시다시피, 거의 모든 것이 인공지능과는 전혀 관련이 없습니다. 어브릿지 소프트웨어, 즉 진료 기록을 작성하는 것은 분명히 발전이지만, 실제로는 더 작은 것입니다. 제 말은, 예를 들어 손으로 쓴 노트 대신 컴퓨터 의료 기록을 사용하는 것보다 훨씬 작은 것일 겁니다. 저는 아마도 손으로 쓴 노트를 사용하던 시절을 실제로 기억하는 가장 어린 의사 중 한 명일 것입니다. 그것은 정말 끔찍했습니다. 어브릿지는 그것에 비하면 비교적 작은 것입니다. 새로운 약물, 척수성 근위축증을 위한 새로운 약을 생각해 보십시오. 그것은 사람들의 삶을 정말로 바꿀 수 있으며, 인공지능과는 전혀 관련이 없습니다. 아시다시피, 지금까지의 이러한 발전 대부분은 비교적 작습니다.

이제 제가 미래에 예상할 수 있는 것들은, 첫째로 방사선학에서 더 나은 컴퓨터 보조 진단입니다. 예를 들어, 유방 촬영술뿐만 아니라 제가 뇌 MRI를 주문하는 모든 연구라고 상상해 보십시오. 때로는 외래 진료 환경에서 방사선 판독을 받기 위해 조금 기다려야 합니다. 만약 즉시 습식 판독, 즉 예비 판독을 제공할 수 있다면 어떨까요? 그리고 완벽하게 정확하지는 않을 수 있지만, 대부분의 경우 주요 사항을 파악하고 과도한 호출, 즉 과민 반응이 너무 많지 않다면, 그것은 엄청나게 유용할 수 있습니다. 그리고 아시다시피, 인간 방사선 전문의가 검토해야 할 어떤 종류의 긴급 소견이 있다면, 그것을 신호할 만큼 충분히 정교할 수도 있고, 그 필름은 우선순위가 될 수 있습니다. 그리고 저는 이것이 점점 더 좋아져서 엄청나게 실용적이고 유용하며 잠재적으로는 해당 분야의 특정 측면에서 인간 방사선 전문의를 능가할 수도 있다고 상상할 수 있습니다.

사람들은 심지어 병리학도 어느 정도 인공지능으로 할 수 있다고 언급했습니다. 기술자가 슬라이드를 준비합니다. 아시다시피, 외과의사가 종양을 생검하고 기술자가 슬라이드를 준비하면, 현미경이 있고 다양한 수준으로 확대할 수 있기 때문에 많은 데이터를 검토해야 합니다. 하지만 아마도 인공지능 병리학자가 최소한 검토할 예비 진단을 내릴 수 있을 것입니다. 예를 들어, 누군가가 종양으로 인한 척수 압박 때문에 새벽 3시에 응급 수술을 하고 있습니다. 당신은 그 냉동 절편 병리학에 대한 습식 판독을 원합니다. 그리고 병리학자들이 24시간 내내 그곳에 있도록 하는 것은 다소 어렵습니다. 하지만 아시다시피, 인공지능이 95%의 정확도로 예비적으로 수행할 수 있다면, 그것은 엄청나게 유용할 것입니다.

또 다른 것은 의학 연구와 같은 것들입니다. 영국에 있는 제 동료 중 한 분인 개빈 지오베노니 교수님은 HIV와 다발성 경화증 사이의 연관성에 대한 질문을 가지고 있었습니다. 다발성 경화증 환자들이 일반 인구보다 HIV 감염률이 낮다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 이것은 HIV 환자의 대부분이 남성이고 다발성 경화증 환자의 대부분이 여성이라는 사실과 연령 인구 통계 등을 고려한 것입니다. 그리고 그는 HIV를 치료하는 항레트로바이러스 약물이 다발성 경화증과 관련이 있는 인간 내인성 레트로바이러스 W도 의도치 않게 치료하는 것일 수도 있다는 가설을 세웠습니다. 매우 흥미로운 가설이었고, 그는 저에게 연락했습니다. 왜냐하면 아시다시피 저희 기관에는 잠재적으로 유용할 수 있는 데이터가 있기 때문입니다. 하지만 이 연구는 본질적으로 시간과 노력, 자금 때문에 저희가 실제로 수행하지 못했습니다. 저희는 그것을 할 인력이나 시간, 헌신이 없었습니다.

하지만 의료 기록에 접근할 수 있는 인공지능이 있다면 그 연구가 얼마나 쉬울지 상상해 보십시오. 아마도 몇 초 만에 완료될 수 있을 것입니다. 이제, 윤리, 사람들의 개인 데이터 확인과 같은 연구를 수행하는 데는 온갖 종류의 장벽이 있습니다. 그리고 아시다시피, 어떤 개인 건강 정보도 생성하지 않고, 어떤 윤리적 기준도 위반하지 않으며, 누구의 사생활도 침해하지 않고 원시 데이터만 제공하는 인공지능이 있다면 상상해 보십시오. 그것은 제가 실수로 차트를 수동으로 찾아 PHI를 유출하거나 다른 일을 하거나 심지어 간단한 오타를 내어 데이터를 변경하는 것과 같은 인간 연구자보다 나을 것입니다. 그래서 그런 질문에 몇 초 만에 답을 얻을 수 있다고 상상해 보십시오. 아니면 인공지능이 온갖 종류의 데이터에 접근할 수 있다면 어떨까요? 심장마비와 사람들이 슈퍼마켓에서 무엇을 사는지 사이의 상관관계를 찾을 수 있을 것입니다. 그것은 정말로 특별할 것입니다, 아시다시피.

그래서 제 예측을 말씀드리자면, 인공지능은 의사를 돕기 위해 점점 더 많이 사용될 것이라고 말하고 싶습니다. 저는 우리가 의사들이 인공지능과 협력하여 능력을 향상시키고, 효율성을 높이며, 진료의 질을 개선하고, 비용을 낮추는 초기 단계에 있다고 생각합니다. 우리는 인공지능 개발과 의학에서의 활용이라는 그 단계의 아주 초기에 있습니다. 그리고 저는 제 경력 내내 그 단계에 있을 것이며, 아마도 중간 단계에 더 가까울 것이라고 생각합니다. 저는 인공지능이 모든 의사를 대체하는 것이 이론적으로 불가능하다고 말하는 것이 아닙니다. 물론, 기술이 충분히 좋다면 그렇게 될 수 있습니다. 하지만 제 생각에는 저는 이미 오래전에 은퇴했을 것입니다. 당신의 예측이 궁금합니다. 인공지능이 의사를 대체할 수 있다고 생각하십니까? 2년 안에 그렇게 할 수 있다고 생각하십니까? 그리고 그렇지 않다면, 의학의 어떤 측면이 인공지능으로 대체될 수 있을까요? 그리고 제가 여기서 놓치고 있는 것이 무엇이라고 생각하십니까? 그리고 미래에 대한 제안이 있다면 알려주십시오.