챗GPT가 의료 체계를 바로잡을 수는 없지만 의사들의 시간은 벌어줄 수 있다.여전히 1960년대 기술을 사용하며 어려움을 겪는 의료업계에 생성형 AI가 약간의 도움이 될 수 있다. 그러나 기술 기업들은 의료진을 환자보다 서류 업무에 더 집중하게 만드는 망가진 시스템을 고치기 위해 여전히 노력 중이다.
미국 보스턴에 있는 베스 이즈리얼 디커니스 의료 센터에서 심장내과를 총괄하는 엘리 겔펀드는 매주 쓰고 싶지도 않은 편지 때문에 많은 시간을 빼앗겼다. 자신의 권고에 반대하는 보험사들에 보내는 편지였다. 심부전 환자를 위한 신약, 흉통 환자를 위한 CAT 스캔, 경직심장증후군 환자를 위한 신약 등이었다. 하버드 의대 조교수이기도 한 겔펀드는 “생명이 오가는 이의 제기 편지”라고 말했다.

오픈AI의 챗GPT가 전반적으로 앞뒤가 맞는 인공지능 생성 텍스트로 유명해지기 시작했을 때, 겔펀드는 이를 활용해서 시간을 절약할 기회를 포착했다. 겔펀드는 진단과 자신이 처방한 의약품(환자 이름 제외) 관련 기본 정보를 봇에 입력하고 과학 논문을 인용하여 이의 제기 편지를 작성하도록 요청했다.

챗GPT는 쓸 만한 편지를 작성했다. 인용에 잘못이 있는 경우도 있었지만, 겔펀드는 “최소한의 편집”만으로도 충분했다고 포브스에 말했다. 무엇보다도 챗GPT는 겔펀드가 편지를 쓰는 데 들이는 시간을 평균 1분으로 줄여줬다. 게다가 결과물도 훌륭했다.

겔펀드는 챗GPT로 이의 제기 편지 30통을 작성했고 그중 대부분은 보험업체에서 받아들였다고 말했다. 그러나 겔펀드는 챗GPT나 그 기반이 되는 AI가 미국의 의료 체계를 가까운 시일 내에 구제하리라고는 생각하지 않는다. 겔펀드는 “기본적으로 내 삶이 조금 편해지고 환자들이 필요한 약을 더 빨리 받게 됐다”며 “사실 있어서는 안 되는 문제를 우회하는 해결책”이라고 말했다.

문제는 미국이 의료 행정에 다른 나라보다 많은 돈을 쓴다는 사실이다. 2019년에는 정부의 의료 지출액 3조8000억 달러 중 4분의 1 정도가 겔펀드가 탄식했던 것과 같은 행정적 문제에 소모됐다. 2650억 달러 정도가 낭비되는 셈이다. 미국 의료 체계를 지탱하는 구시대적 기술로 인한 불필요한 지출이다. 겔펀드가 챗봇을 사용하여 이의 제기 편지를 전자적으로 생성할 수는 있다. 그런데 이 문서를 보험업체에 팩스로 보내야 한다. 이는 1960년대 기술에 갇혀 있는 의료 체계를 위해 시간을 절약해주는 AI 기반 사무실 도구를 만들고자 하는 회사들이 어떤 어려움에 처해 있는지 단적으로 보여준다.

의사의 행정 부담 완화

샌프란시스코 소재 네트워크 플랫폼 기업으로, 미국의 의사 및 기타 의료 전문가 약 200만 명을 사용자로 두고 있는 닥서미티의 공동 설립자이자 최고전략책임자 네이트 그로스는 팩스가 당분간은 사라지지 않을 것이라고 말했다. 그래서 의사가 다양한 편지와 증명서를 작성하도록 도와주는 닥서미티의 새 챗봇인 닥스GPT는 온라인 팩스 도구와 연결되어 있다.

그로스는 “우리 디자인 원칙은 의사가 새로운 디지털 표준을 최대한 쉽게 다룰 수 있도록 지원하는 것이지만, 그와 동시에 의료 체계가 이미 의존하고 있는 이전 것들과 전부 호환되게 만드는 것도 중요하다”고 말했다.

‘의사들을 위한 링크드인’이라 불리는 닥서미티는 시가총액이 63억 달러이며 광고를 원하는 제약업체, 채용을 원하는 의료 시스템으로부터 매출(회계연도 2022년 기준 3억4400만 달러)의 대부분을 벌어들인다. 또 의사들의 행정 부담을 덜어주는 다양한 도구도 제공한다. 그로스는 “기본 버전은 일반적으로 무료이며 기업 통합 서비스가 유료로 판매된다”고 말했다.

닥스GPT는 챗GPT를 기반으로 익명화된 보험 이의 제기 편지 등 의료 데이터를 학습시켜 만들어졌다. 의사들은 이 도구를 사용하여 환자 위탁, 보험 이의 제기, 동료에게 보내는 감사 인사, 수술 후 안내 사항, 심지어 사망 증명서 등의 초안을 작성할 수 있다. 다른 의사들이 과거에 검색했던 것을 바탕으로 선별된 문장 라이브러리를 보여주며, 이를 사용하는 의사들에게 이 도구가 의료 전문가가 아님을 인식하도록 설계됐다. 닥스GPT가 응답을 생성할 때마다 상단에 “정확성을 위해 전송 전에 수정해주십시오”라는 안내 문구가 표시된다.

이달 초 수익 결산 회의에서 공동 설립자 겸 CEO인 제프 탱니는 닥서미티가 닥스GPT를 어떻게 수익화할 계획인지 질문을 받았다. “여기서 농담을 하나 하죠.” 탱니는 답했다. “아직은 수익화보다 법적 책임을 걱정하는 데 더 많은 시간을 쏟을 것입니다.”

봇에서 봇으로

닥스GPT가 의사들의 시간을 절약해준다고는 하지만, 보험회사와 팩스나 전화를 통해 의견을 주고받으면서 환자의 보험 혜택을 검증하거나 승인된 수술에 대한 사전 인증을 받으려면 여전히 며칠이 걸린다. 현재 의원이나 병원에서 화면을 보는 사람은 보험회사에서 화면을 보고 있는 사람에게 전화해서 수동으로 환자의 보험 혜택과 관련된 세부 정보를 정리해야 한다.

이는 보험업자와 의사 양쪽의 시간을 많이 빼앗는다. 인력 부족도 문제다. “느린 것만이 문제가 아니다. 일이 처리되지 않는 것이 문제”라고 대화형 AI 스타트업 인피니투스시스템즈의 CEO 겸 공동 설립자 안키트 자인이 말했다. 그는 “고객 중에는 처리할 팩스가 트레일러 32개 분량만큼 쌓여 있는 보험업체도 있다”고 덧붙였다.

지난 2019년 인피니투스를 공동 설립한 이래 5000만 달러가 넘는 투자금을 유치한 자인은 사람들이 혜택과 승인을 붙들고 씨름하지 않도록 봇들이 이런 일을 처리하게 만들고자 한다.

구글 출신으로 구글의 AI 중심 펀드 그레이디언트벤처스의 공동 설립자인 자인은 모든 의사, 보험업체, 의료 시스템 기록 정보의 형식이 서로 다른 것이 문제라고 말한다. 의료계 종사자들은 이로 인해 오랜 기간 고통받고 있지만 AI는 이를 아주 빠르게 정리할 수 있다. 인피니투스는 오픈AI의 기술에 의존하지 않고 자체 모델을 구축했지만 기본 전제는 동일하다고 자인은 말한다. “대규모 언어 모델에 온갖 데이터를 집어넣는 것입니다. 그러면 대규모 언어 모델이 단어와 개념 간의 올바른 연결을 추출할 수 있습니다.”

지금까지는 대화가 일방적이었지만 인피니투스는 대규모 언어 모델을 사용하여 에바 라이트이어라는 로봇을 만들었다. 이 로봇은 의사 대신 보험업체에 100만 건이 넘는 전화를 걸어서 보험 혜택과 사전 인증 요건을 확인했다. 자인은 언젠가 에바가 수화기 건너편의 인간을 상대하지 않고 또 다른 로봇을 상대하는 날이 오기를 바란다.

자인은 “로봇이 로봇에게 영어로 말을 한다거나 서로 팩스를 교환한다는 뜻은 아니다”라며 “이런 일은 API로 처리될 것이다. 미래는 디지털 고속도로가 되어야 한다. 정보를 제출하면 여기서 판단되고, 결정되고, 응답을 즉시 받을 수 있게 된다”고 말했다.

아직은 기는 단계

자인은 완전 자동화에 긍정적이지만 채택의 측면에서 보면 챗봇과 기타 AI 기반 기술은 심각한 장애물에 직면해 있다. 챗GPT 같은 모델은 거짓을 마치 진실인 것처럼 오도할 수 있어 항상 최신 정보를 다시 학습해야 한다.

스탠퍼드 헬스케어의 수석 데이터과학자인 나이검샤는 “의사가 말을 지어내면 거짓말이라고 한다. 그런데 모델이 말을 지어내면 ‘환각(hallucination, AI가 내놓는 잘못된 답변을 일컫는 용어)’이라는 이상한 단어를 사용한다”고 말했다.

챗GPT는 2021년까지 이용 가능한 데이터로만 학습됐으며 정기적으로 업데이트되지 않는다. 의약 분야는 계속해서 새로운 지침이 나오고, 새로 출시되는 의약품과 의료 기기도 많기 때문에 지난 데이터는 큰 문제를 야기할 수 있다. 샤는 정기적으로 모델에 새로운 정보를 학습시키고 답변이 잘못됐을 때 탐지하는 시스템이 자리 잡지 않는 한 생성형 AI가 의료계에 널리 채택될 가능성은 없다고 말했다. 샤는 “결괏값의 진실성을 어떻게 검증할지 알아내야 한다”고 덧붙였다.

그뿐만이 아니다. 좋은 의도라고는 하지만 의사가 보호해야 하는 의료 정보를 챗GPT에 입력해야 하는 위험이 있다. 환자 데이터를 보호하는 방법으로 익명화와 암호화가 있지만, 이것만으로는 충분하지 않을 수도 있다고 모지즈 싱어 법률사무소의 파트너 린다 말렉이 말했다. 말렉은 “챗GPT에 저장된 데이터를 익명화하려고 해도 AI는 여기서 신원을 다시 찾아낼 수 있다”며 “챗GPT는 사이버 범죄자들의 표적이기도 하다. 랜섬웨어를 비롯한 각종 사이버 공격에 활용할 수 있기 때문”이라고 말했다.

잠재적인 위험도 있지만, 생성형 AI의 성취는 계속해서 사람들을 놀라게 하고 있다. 지난 2월 연구자들은 챗GPT가 미국 의사 자격시험을 특별한 훈련 없이도 “무난한 정확도”로 통과할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 챗GPT뿐 아니라 구글의 FLAN-PaLM과 중국의 AI 봇샤오위도 국제 의사 자격시험을 통과했다.

챗GPT가 의료 데이터세트를 학습하지 않고도 표준화된 작업을 수행하도록 만드는 것이 목표였다고 베세머 벤처 파트너스의 부사장인 모건 치텀이 말했다. 브라운대 의대생이기도 한 치텀은 지난 2월 플로스 디지털 헬스 저널에서 공개된 이 연구에 공동 저자로 참여했다. 치텀은 연구 결과 챗GPT의 대규모 언어 모델에 “의료계에서 활용할 만한 가치가 있다”면서 앞으로 나아가려면 “기고, 걷고, 달리는 과정을 거쳐야 할 것”이라고 말했다.

현재 이들이 바라는 것은 생성형 AI로 인해 의사가 다른 무엇보다 환자에게 관심과 시간을 쏟을 수 있게 되는 것이다. 베스 이즈리얼 라헤이 헬스 병원의 비뇨기과 전문의이자 환자 교육 스타트업 웰프렙트의 공동 설립자인 데이비드 케인스는 “내가 의사가 되고 싶었던 이유 중 하나는 다른 사람과 진료실에서 일대일로 마주 앉아 일할 수 있다는 것이었다”며 “지금은 수천 회의 마우스 클릭과 키보드 입력이 전부”라고 말했다.

케인스는 “중요도가 낮은 의사소통”에 챗GPT를 사용할 계획이다. 그리고 언젠가 끝없는 행정 업무에 시간을 덜 빼앗기는 날이 오기를 기대한다.

케인스는 “업무 시간 동안 환자 치료에만 집중할 수 있다면 완벽한 날이 될 것이다. 나는 언제나 그랬듯이 지금도 환자를 치료하는 것이 정말 좋다”며 “이런 기술 발전을 보면 앞으로 의료계 최악의 측면들이 최소화되는 새 시대가 곧 열릴 것 같다는 희망이 생긴다”고 말했다.

※ 의료 시스템은 여전히 팩스를 쓰고 있다. 서로 호환되지 않는 소프트웨어 시스템으로 작업하는 것보다 팩스를 이용하면 더 쉽게 데이터를 공유할 수 있기 때문이다.

- KATIE JENNINGS, RASHI SHRIVASTAVA 포브스 기자

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