우리는 누구나 언젠가 환자 또는 그들의 보호자가 된다. 건강하던 사람이 갑자기 병원을 찾게 되는 날, 낯선 진단 앞에서 불안과 혼란을 느끼는 날이 찾아온다는 의미다. 그런데 요즘 그 불안을 달래는 첫 번째 대화 상대가 의사가 아닌 인공지능(AI)이 되는 경우가 늘고 있다. 증상을 검색하고, AI에게 물어보고, 그 결과를 들고 병원을 찾는 일이 이제는 낯설지 않다. 어쩌면 이 글을 읽는 독자 중에도 그런 경험이 있는 분이 있을 것이다.

의료 AI의 활용은 빠르게 늘고 있다. 최근 연구에서는 일부 상황에서 AI가 1차 의료 의사보다 높은 진단 정확도를 보이는 사례도 보고되고 있다. 이 때문에 환자들은 AI의 판단을 더 객관적인 것으로 받아들이기도 한다. 심지어 그 결과를 근거로 의료진에게 재차 확인을 요청하거나, 다른 판단에 의문을 제기하는 경우도 있다.

최신 연구에 따르면 환자들은 의료진이 질병 및 치료에 관련된 의사결정과정에 함께 참여할 때 AI를 더욱 신뢰한다. 의료는 단순한 데이터 처리가 아니라, 환자의 삶과 두려움, 살아온 맥락 전체를 이해하는 일이기 때문이다. 아무리 정확한 AI라도 오늘 이 환자가 얼마나 지쳐 있는지, 어떤 삶을 살아왔는지는 숫자로 담아낼 수 없다. AI와 사람이 함께 판단하는 구조는 단순한 효율의 문제가 아니라, 의료의 본질을 지키는 일이기도 하다.

국제 의료 AI 가이드라인은 신뢰할 수 있는 AI의 조건으로 공정성(Fairness)·보편성(Universality)·추적 가능성(Traceability)·사용 가능성(Usability)·견고성(Robustness)·설명 가능성(Explainability)을 제시한다. 아무리 뛰어난 AI라도 편향된 데이터로 학습되었다면 일부 환자에게 잘못된 결과를 낼 수 있다. 기술에 대한 신뢰는 성능만으로 완성되지 않는다. AI는 단순히 정확한 도구를 넘어 사회적·윤리적 기준안에서 함께 관리되어야 할 대상이다.

우리 모두가 언젠가 환자가 될 수 있다는 사실을 떠올리면, 이것은 결코 남의 이야기가 아니다. AI의 결과를 그대로 받아들이기보다 “왜 이런 결과가 나왔을까?”, “이 판단이 나에게도 그대로 적용되는 걸까?”라고 물을 수 있는 자세, 즉 ‘AI 리터러시’가 필요하다. 이는 전문 지식이 아니라 자신의 건강 결정에 스스로 참여하려는 의지다. AI가 제시한 결과에 “이 결과가 저에게 어떤 의미인가요?”라고 묻는 것, 그것이 의료 AI 시대를 살아가는 우리의 힘이다.

물론 이 모든 것을 환자나 보호자 혼자 감당할 수는 없다. 의료진은 AI가 내놓은 결과를 환자가 이해할 수 있는 언어로 설명하고, AI에 대한 과도한 기대를 함께 조율해야 한다. 개발자 역시 누구나 알기 쉬운 시스템을 설계해야 한다. 환자·보호자·의료진·개발자가 함께 소통하며 이해를 쌓아갈 때 비로소 건강한 신뢰가 만들어진다. 이 소통의 과정 자체가 더 나은 의료를 향한 첫걸음이다.

결국 의료 AI 시대의 핵심은 기술의 성능이 아니라 ‘신뢰의 방식’에 있다. 신뢰란 맹목적인 수용이 아니라 이해 위에서 천천히 쌓는 것이다. 우리는 이제 ‘AI를 믿을 것인가’를 넘어, ‘어떻게 믿을 것인가’를 고민해야 한다. 기술이 아무리 발전해도 그 중심에는 언제나 사람이 있어야 한다. 우리 모두는 언젠가 환자가 된다. 그 자리에서 기술에 의지하면서도 스스로 질문할 수 있을 때, 의료는 비로소 더 인간다운 방향으로 나아갈 것이다.



가톨릭대학교 보건의료경영대학원 심진아 교수