딥시크가 의료 령역에서 갈수록 광범위하게 응용되고 있다. “딥시크가 주임의사와 같은 진단을 내린다면 앞으로 병원을 찾을 필요가 있을가요?” 요즘 이러한 의문이 의사와 환자의 대화에 오르내리고 있다.

호남성인민병원 당위 위원이며 부원장인 성위는 지금 많은 환자들이 딥시크를 가지고 병 보이러 오는데 “딥시크가 어떤 진단을 내렸으면 어떤 약을 써야 하지 않겠어요? 의사선생님, 약을 떼주십시오.”라는 식이라고 소개했다. 그는 이것이 오늘날 ‘의사와 환자의 새로운 생태’로 되였다고 부언하면서 딥시크의 진단 결과는 그닥 정확하진 않다고 지적했다. 현재 인공지능은 하나의 참고 진단을 줄 뿐이고 심지어는 ‘AI 환각’들이 나타날 수도 있기에 최종 진단은 그래도 의사에게 의지해야 한다는 것이다.

빅모델을 기반으로 제시되는 이른바 ‘처방’이라는 것이 도대체 얼마큼의 신뢰도가 있을가? 똑같이 딥시크를 사용할 경우 의사와 환자가 보는 ‘처방’이 같을가? 성위는 기술적인 차원에서 답을 주었다. AI 시스템의 정확성과 신뢰성은 대량의 고품질 훈련 데이터, 계산법의 최적화 정도 및 림상 검증에 의존한다. 복잡한 병례를 처리하고 환자별 차이에 결부해 진단하는 등 면에서 여전히 한계가 있다.

전면성 면에서 인공지능이 내놓는 건의가 인류를 릉가하지만 인공지능은 아직 특정 질병 훈련이 필요하다. 훈련의 가장 큰 난점이 초기 훈련의 내용이 정확함을 보장해야 하면서 또 전문인원의 조작이 필요하다는 데 있다. 이 과정은 시간이 많이 소요된다. “게다가 환자와 의사가 쓰는 AI 모델은 다르다. 환자가 사용하는 모델 데이터 저장고가 사용한 훈련자료는 전문적인 것이 아니다. 간단한 진단문제에만 답할 수 있다.” 성위의 말이다.

호남성흉부병원 부원장 하청은 의학은 단순한 ‘기술일’이나 섬뜩한 기계와 기계의 대면이 아닌, 륜리도덕과 인문배려로 차넘친다고 말했다. 의사의 경험과 직감 그리고 환자의 개체 차이, 심지어 우려와 처지에 대한 고려까지 치료 결책에서 중요한 역할을 발휘한다는 것이다.

의사들은 의학원에서 같은 교육을 받았다 해도 졸업후 부동한 병원에 들어가고 부동한 환자들을 만나면서 부동한 특기를 가진 의사로 성장한다. 딥시크는 동일한 데이터 훈련을 기반으로 얻어낸 지식창고로 처리 방식은 ‘한명의 의사’에 맞먹는다. 하지만 실제로 병을 보일 때는 부동한 의사로부터 부동한 견해를 얻어야 한다.

/인민넷