“3년 안에 휴머노이드 로봇이 인간 외과 의사를 뛰어넘을 것이다.”
최근 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 “의대 진학은 이제 의미가 없다”며 이같이 말했다. 그는 “훌륭한 의사가 되기까지는 말도 안 되게 오래 걸린다. 게다가 의학 지식은 끊임없이 진화하고 계속 바뀌다보니 모든 걸 따라잡는 것이 어렵다”며 휴머노이드 로봇이 3년 안에 최고의 외과 의사보다 나아질 것이라고 내다봤다.
머스크가 꺼낸 ‘인공지능(AI)발 의사 종말론’에 대해 긍정하는 시각과 지나친 비약이라는 지적이 공존하는 가운데, 괄목할 만한 국내 연구 결과가 나왔다. 최근 국내 의대생들은 실제 임상 증례 분석에서 AI가 의료진보다 더 높은 판단 정확도를 보인다는 것을 확인했다.
용인세브란스병원 심장내과 배성아·정신건강의학과 박진영 교수와 연세의대 본과 4학년 정재원·김현재 학생 연구팀은 오픈AI 멀티모달 및 추론 AI 모델(GPT-4o, o1)의 임상 판단 정확도를 의료진 응답과 비교분석한 연구 결과를 최근 발표했다.
연구팀은 2011년부터 2024년까지 의료 교육 플랫폼 메드스케이프(Medscape)에 공개된 임상 증례 1426건을 분석했다. 환자의 과거 병력과 증상, 진찰 결과, 혈액검사 수치뿐 아니라 X선·CT(컴퓨터단층촬영)·MRI(자기공명영상)·초음파·심전도·병리 슬라이드 등 다양한 의료 영상 자료가 포함됐다. 분석에 활용된 의료 영상은 총 917건으로, 실제 임상에서 접하는 복잡한 진단 상황을 반영했다.
분석 결과 다수의 의료진이 선택한 답안의 정확도는 85%였으며, GPT-4o는 88.4%, 최신 추론 모델인 o1은 94.3%의 정확도를 기록했다. 의료 영상이 포함된 증례만을 별도로 분석한 경우에도 두 모델 모두 유의미하게 의료진보다 높은 정확도를 보였다.
특히 o1 모델은 진단(92.6%), 질병 특성 파악(97.0%), 검사 계획(92.6%), 치료 방향 설정(94.8%) 등 모든 임상 판단 영역에서 90% 이상의 정확도를 유지했다. 또한 내과·외과·정신과 등 전공 분야와 관계없이 안정적인 성능을 나타냈다.
연구를 지도한 교수진은 향후 AI가 의료 현장에서 보조 역할을 원활히 수행할 것이라고 전망했다. 배성아·박진영 교수는 “이번 연구는 AI 모델이 텍스트와 의료 영상을 통합해 실제 임상 수준의 판단을 내릴 수 있다는 것을 객관적으로 입증한 사례”라며 “이는 AI가 의료진의 판단을 대체하기보다, 복잡한 임상 상황에서 의사 결정을 보조하고 안정성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다”고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제학술지 ‘Medicine (Baltimore)’ 2026년 1월 호에 게재됐다.
의료계에선 AI 대체가 가장 어려운 분야로 응급의학과를 첫손에 꼽는다. 생사가 오가는 순간 환자와 시시각각 소통하고, 눈으로 보고 손으로 만지며 판단하는 일은 오직 사람의 영역이기 때문이다. 이 연장선에서 외과, 심장외과, 신경외과, 마취과 역시 대체 가능성이 작다. 반면 영상, 병리, 해부과의 장래는 불투명하다. AI 판독 정확도가 이미 인간을 앞서는 사례가 늘어나는 걸 감안하면 인간 의사가 보조적 역할로 밀려날 가능성이 크다.
뉴스1
한편 의과대·치대 진학을 위해 4대 과학기술원(KAIST·UNIST·GIST·DGIST)을 자퇴한 학생이 절반 가까이 줄어든 것으로 나타났다. AI 등 글로벌 첨단 기술 경쟁 강화로 이공계 인재에 대한 처우가 개선될 것이란 기대가 높아진 영향으로 풀이된다.
19일 국회 과학기술정보방송통신위원회 황정아 의원실이 4대 과기원으로부터 받은 자료에 따르면 2025학년도 4대 과기원에서 의·치대 진학을 사유로 자퇴한 학생은 44명으로, 전년(2024학년도) 86명에서 약 49% 줄었다.
황 의원은 ”이재명 정부의 이공계 중시 국정 기조와 인재 지원 정책이 미래 과학자들에게 긍정적인 시그널로 작동하고 있다“며 ”이공계 병역특례·기초연구 지원 확대 등 이공계 성장 사다리를 복원하고 학생 및 연구자의 처우를 개선할 수 있도록 국회에서 함께 책임을 다하겠다“고 강조했다.
[서울경제]
