의대 교육도 이제 AI 필수 과목으로 가야 한다는 얘기

의료 현장에서 인공지능(AI)은 이미 들어왔는데, 의대 교육은 아직 그 속도를 못 따라가고 있다는 문제 제기가 나왔어.

• 국제학술지 npj Digital Medicine에 실린 논문이 이걸 정면으로 다뤘고, 제목부터 꽤 노골적이야. “AI 시대 의사는 무엇을 알아야 하는가”라는 질문이 핵심임.
• 논문은 의과대학 학부 교육(UME)이 AI가 바꾸는 의료 시스템을 충분히 반영하지 못한다고 봤어.

숫자로 보면 이 얘기가 그냥 미래 예측은 아니야.

• 기사에 따르면 이미 미국 병원의 절반, 그리고 의사의 3분의 2 이상이 AI를 활용하고 있어.
• 그런데 AI 교육과정과 역량 권고안은 아직 파편화돼 있고, 실제로 AI 교육과정을 도입한 기관도 많지 않다고 해.
• 도입한 곳도 교육 깊이, 범위, 필수 여부가 제각각이라 “AI를 배웠다”의 의미가 학교마다 달라지는 상황임.

연구진은 22개국에서 나온 54개 연구를 검토해서 의료 AI 교육 역량 체계를 만들었어.

• 처음에는 주요 국제 데이터베이스에서 4,071개 기록을 모았고, 지난해 7월까지의 문헌을 PRISMA-ScR 가이드라인에 따라 추렸어.
• 결과물은 7개 영역, 37개 역량, 170개 학습 목표로 정리됐어.
• 주요 영역에는 AI의 임상 적용, AI 결과물의 비판적 평가, AI 연구와 혁신, AI 이론과 기초 등이 들어가.

핵심은 “의사가 AI를 쓴다”가 아니라 “AI를 믿어도 되는지 판단할 수 있어야 한다”는 쪽에 가까워.

• 연구진은 의사들이 AI의 오류, 상반된 증거, 과도한 의존 위험을 인지하는 훈련을 받아야 한다고 봤어.
• 또 AI를 전문적인 의료 업무 흐름에 어떻게 통합할지까지 배워야 한다고 강조했어.
• 그냥 챗봇 써보기 수업이 아니라, 임상 현장에서 책임 있게 쓰는 법을 가르쳐야 한다는 얘기임.

국내 의학계도 비슷한 방향으로 움직이는 중이야.

• 대한의료인공지능학회에 따르면 국내 상당수 대학에서 관련 교육을 시작했고, 의학한림원 등도 체계적 커리큘럼 개발 사업을 추진 중이야.
• 다만 아직은 개별 교수의 관심과 역량에 기대는 초기 단계라 교육 일관성, 교수진 AI 전문성, 인프라 부족이 한계로 꼽혀.
• AI에 대한 오해도 문제라서, 기술 교육뿐 아니라 “어디까지 믿고 어디서 멈춰야 하는지”를 가르치는 게 중요해 보여.

전문가들이 제안하는 방향은 기존 의학 교육에 AI를 따로 붙이는 게 아니라, 세로로 쭉 통합하는 방식이야.

• 기존 교과목 안에 AI를 종적으로 통합하고, 나선형 교육과정으로 반복 심화하는 모델이 언급됐어.
• 임상 데이터 중심 프로젝트 학습과 사례 기반 교육도 좋은 방향으로 제시됐어.
• 결국 미래 의사는 AI 모델을 만드는 사람이 아니라, 환자 진료 맥락에서 AI 결과를 해석하고 책임지는 사람이 돼야 한다는 얘기임.