인공지능(AI)의 의료 분야 도입은 환자 치료 결과 개선, 프로세스 간소화, 비용 절감 등 전례 없는 기회를 제공하며 의료 산업을 혁신하고 있습니다. 머신러닝 기반 진단 도구부터 AI 기반 수술 로봇에 이르기까지, 이 기술의 잠재적 응용 분야는 무궁무진합니다.
그러나 이러한 발전과 함께 의료 서비스 제공자, 기술 개발자, 그리고 법률 전문가들이 신중하게 다뤄야 할 중요한 의료 소송 위험도 존재합니다. 이 글에서는 의료 분야에 AI를 도입할 때 발생하는 주요 법적 문제점을 살펴보고, 이러한 위험을 완화하기 위한 실질적인 방안을 제시합니다.
## AI란 무엇인가
AI는 인간의 지능을 모방하여 생각하고, 학습하고, 의사결정을 내리도록 프로그래밍된 기계를 의미합니다.1 AI 시스템은 문제 해결, 자연어 이해, 패턴 인식, 예측 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.2 AI는 특정 작업(예: 가상 비서 또는 추천 시스템)을 위해 설계된 협의의 AI부터 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 일반의 AI까지 다양한 유형으로 나뉩니다. 인공지능(AI)은 의료, 금융, 법률, 교통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 효율성 향상과 의사결정 개선을 위해 활용되고 있습니다. 3
## 현대 의료에서 AI의 역할
기계 학습, 자연어 처리, 로봇 공학 등의 기술을 통해 AI는 의료 전반에 걸쳐 도입되고 있으며, 환자 치료에 상당한 발전을 가져올 것으로 기대됩니다. 4 의료 분야에서 AI 활용의 주요 이점은 다음과 같습니다. 진단 정확도 향상: AI는 영상 데이터와 같은 의료 데이터를 높은 정확도로 분석하여 암, 심장 질환, 신경 질환 등을 조기에 더욱 정확하게 진단할 수 있도록 돕습니다. 5 맞춤형 치료 계획 수립: AI는 환자 데이터를 처리하여 개인의 건강 프로필, 유전 정보, 병력 등을 기반으로 맞춤형 치료 계획을 제안할 수 있습니다. 6 효율성 증대: 예약, 청구, 기록 관리와 같은 행정 업무를 자동화함으로써 의료 전문가가 환자 치료에 집중하고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 7 예측 분석: AI는 환자의 예후, 질병 진행, 잠재적 합병증을 예측하여 사전 예방적 개입을 가능하게 합니다. 8. 신약 발견 및 개발: AI는 잠재적 신약 후보 물질을 식별하는 과정을 가속화하여 새로운 치료법을 시장에 출시하는 데 걸리는 시간과 비용을 줄입니다. 9. 원격 의료 및 가상 건강 관리: AI 기반 도구를 통해 원격 상담, 모니터링 및 진단이 가능해져 농촌 지역이나 의료 서비스가 부족한 지역의 환자들이 의료 서비스를 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 10. 환자 모니터링 개선: 웨어러블 기기와 AI 알고리즘은 생체 신호를 추적하고 의료진에게 잠재적인 건강 문제를 실시간으로 알려줄 수 있습니다. 11. 수술 정밀도 향상: AI 기반 로봇 보조 수술은 정확도를 높이고 회복 시간을 단축하며 위험을 최소화할 수 있습니다. 12. 의학 연구: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 추세, 상관관계 및 통찰력을 파악함으로써 의학 연구 및 혁신을 발전시킬 수 있습니다. 13. 이러한 발전에도 불구하고 의료 분야에서 AI를 사용하는 것은 위험을 수반합니다. 의료 결정을 내리거나 지원하는 데 알고리즘에 의존하는 것은 특히 오류가 발생하거나 기술이 예상대로 작동하지 않을 때 새로운 복잡성을 야기합니다.
## 의료 분야 AI의 법의학적 위험
AI가 임상 의사 결정에서 점점 더 자율적인 역할을 수행함에 따라, 기존의 책임 소재가 모호해지고 의료 과실에 대한 기존 체계에 도전하는 복잡한 법의학적 환경이 조성되고 있습니다. 오류에 대한 책임 의료 분야에서 AI와 관련된 가장 시급한 법적 문제 중 하나는 오류 발생 시 책임 소재를 규명하는 것입니다. 예를 들어, AI 시스템이 질병을 오진하거나 부적절한 치료법을 권장하는 경우, 누가 책임을 져야 할까요? AI에 의존한 의료 제공자, AI 시스템 개발자, 아니면 해당 기술을 도입한 의료기관 중 누가 책임을 져야 할까요? 이러한 모호성은 법적 소송을 복잡하게 만들고 보상을 원하는 환자에게 어려움을 초래할 수 있습니다. 주의 의무, 의무 위반, 인과관계, 손해를 입증해야 하는 기존 의료 과실 원칙은 AI 관련 사례에서는 쉽게 적용되지 않을 수 있습니다. 특히 AI의 의사 결정 과정이 불투명한 경우, 즉 ‘블랙박스’ 문제인 경우 더욱 그렇습니다. 14 인공지능(AI) 시스템은 종종 ‘블랙박스’처럼 작동하는데, 이는 개발자조차도 의사 결정 과정을 투명하게 파악하기 어렵다는 것을 의미합니다. 이러한 투명성 부족은 AI 시스템이 잘못된 진단, 치료 권고 또는 기타 부작용을 초래하는 경우 책임 소재에 대한 중요한 문제를 제기합니다. 15 호주에서는 의료 분야에서 AI 오류에 대한 책임 문제가 아직 제대로 다뤄지지 않았습니다. 그러나 미국에서는 IBM이 개발한 임상 의사 결정 지원 시스템인 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology, WFO)’가 의료 분야에서 AI를 사용하는 데 따르는 어려움을 보여주는 대표적인 사례입니다. WFO는 AI 알고리즘을 사용하여 의료 기록을 분석하고 의사가 환자에게 적합한 암 치료법을 선택하도록 지원했습니다. 16 WFO가 부적절하고 안전하지 않은 치료 권고를 제공했다는 보고가 나온 후 이 소프트웨어는 상당한 비판을 받았습니다. 17 결국 이 프로그램은 2023년에 서비스가 종료되었습니다. 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제 민감한 의료 정보의 수집, 저장 및 처리는 1998년 개인정보보호법(호주 연방)과 같은 데이터 보호법을 준수해야 합니다. 의료 분야의 AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 방대한 양의 환자 데이터에 크게 의존합니다. 18 이러한 데이터 의존성은 의료 서비스 제공자에게 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 상당한 우려를 불러일으킵니다. 의료 시스템을 통해 유통되는 개인 데이터의 양을 고려할 때 데이터 보안은 이미 의료 서비스 제공자에게 최우선 과제입니다. 19 데이터 유출 위험은 매우 중요한 문제입니다. 환자 데이터에 대한 무단 접근은 신분 도용, 금전적 손실, 심지어 신체적 위해를 포함한 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 20 요약하자면, 의료 분야에 인공지능(AI)을 통합하는 것은 환자 치료 결과를 개선하고 의료 프로세스를 간소화할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 동시에 신중하게 다뤄야 할 중요한 법의학적 위험도 수반합니다. 의료 분야에서 AI와 관련된 주요 법적 과제를 이해함으로써 의료 서비스 제공자, 기술 개발자 및 법률 전문가는 협력하여 이러한 위험을 완화하고 AI의 이점을 실현할 수 있는 효과적인 전략을 개발할 수 있습니다.
