실제 진료에서도 활용 가능, "더 정확한 진단서 작성에 도움"


이 AI는 단순한 공부 도구를 넘어 실제 환자 치료에도 도움이 될 수 있다고 평가됐다. 한 전문의는 "심장이 커진 환자의 CT를 볼 때 AI가 만든 비교 이미지를 참고하면 더 정확하게 판단할 수 있다"고 설명했다. 특히 진단서를 더 자세하고 정확하게 쓸 수 있다는 장점이 있다. 한 의사는 "그냥 '오른쪽 폐에 물이 찼다'고 쓰는 대신, AI 이미지와 비교해서 '정확히 어느 부위에 얼마나 찼는지' 구체적으로 적을 수 있다"고 말했다.

환자나 다른 의료진과의 소통에도 도움이 될 것으로 보인다. 한 수련의는 "수술 전에 환자에게 '수술 후 이런 모습이 될 거예요'라고 AI로 만든 이미지를 보여줄 수 있다"고 설명했다.

하지만 여러 문제점도 발견, "사진 화질이 떨어지고 가짜 병변도 생겨"


실제 사용해본 의료진들은 몇 가지 문제점도 발견했다. 가장 큰 문제는 화질이 떨어진다는 점이었다. 한 의대생은 "화질이 나빠서 내가 요청한 병이 정말 있는지 확인하기 어렵다"며 "값비싼 병원 컴퓨터가 아닌 오래된 컴퓨터로 보는 것 같다"고 평가했다.

더 심각한 문제는 AI가 없는 병을 만들어내거나 있어야 할 병을 빼먹는 경우가 있다는 것이다. 한 전문의는 꼼꼼히 살펴본 후 "이 환자에게 별의별 병을 다 만들어놨네요. 뼈 전이암이나 연결되지도 않는 이상한 구조까지 있어요"라고 지적했다. 특히 의료계에서는 잘못된 정보로 공부하는 것이 매우 위험할 수 있다는 우려가 나왔다. 한 수련의는 "공부할 때 틀린 정보를 받으면 큰 문제가 된다. 내가 틀렸는지 프로그램이 틀렸는지 알 수가 없기 때문"이라고 경고했다.

AI가 너무 진짜 같아서 오히려 위험, "구별이 안 돼"


놀랍게도 AI가 만든 CT 사진이 너무 실제 같아서 오히려 문제가 될 수 있다는 평가도 나왔다. 한 의대생은 "미리 말해주지 않았다면 이게 AI가 만든 건지 전혀 몰랐을 것"이라고 말했다. 한 전문의도 "제대로 된 설명을 넣으면 결과물이 너무 좋아서 내가 직접 만든 게 아니라면 AI인지 구별할 수 없다"고 평가했다.

이는 특히 의료 교육에서 문제가 될 수 있다. 의료진들은 "AI로 만든 이미지는 많은 경험을 쌓은 베테랑 의사들에게는 도움이 될 수 있지만, 아직 배우는 단계인 수련의들은 반드시 실제 환자의 진짜 이미지로 경험을 쌓아야 한다"고 강조했다.



FAQ

Q: 이 AI는 어떻게 사용하나요?

A: 컴퓨터에 "오른쪽 폐에 물이 찼고, 왼쪽 아래쪽 폐는 정상"처럼 증상을 글로 적으면 해당 상태의 CT 사진을 3분 정도 만에 만들어줍니다. 여러 각도에서 본 모습을 한번에 보여줍니다.

Q: 실제 병원에서 사용하려면 무엇을 고쳐야 하나요?

A: 사진 화질을 더 좋게 만들고, 없는 병을 만들어내거나 있는 병을 빼먹는 문제를 해결해야 합니다. 또한 의료진이 실제 사진과 AI가 만든 사진을 쉽게 구별할 수 있는 방법도 필요합니다.

Q: 이 기술이 널리 사용되면 의료 교육이 어떻게 바뀔까요?

A: 평소 보기 어려운 희귀 질병이나 응급상황을 안전하게 미리 공부할 수 있게 됩니다. 하지만 실제 환자의 진짜 사진으로 경험을 쌓는 것도 여전히 중요하기 때문에 적절한 균형이 필요할 것입니다.



해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: A Human-Centered Approach to Identifying Promises, Risks, & Challenges of Text-to-Image Generative AI in Radiology

이미지 출처: A Human-Centered Approach to Identifying Promises, Risks, & Challenges of Text-to-Image Generative AI in Radiology

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.