약대 AI 교육은 아직 걸음마인데, 현장 약사들은 이미 자동화 실험 중

생성형 인공지능(AI)이 약국 현장까지 빠르게 들어오고 있는데, 정작 약대 교육은 아직 초반이라는 지적이 나왔어.

• 인제대학교 장보경·김성옥 연구팀이 최근 4년간 국내외 문헌을 분석한 결과, 보건의료 교육 전반에서는 AI 활용이 빨라졌지만 약학교육 쪽 사례는 제한적이었다고 봤어.
• 의학·간호학 분야에서는 AI 기반 정보 탐색, 학습 지원, 임상 의사결정 교육, 윤리교육까지 꽤 활발한데, 약학교육은 연구와 교육과정 도입 모두 상대적으로 적다는 얘기야.

문제는 학생들이 이미 AI를 쓰고 있다는 점임. 교육이 늦으면 ‘쓰지 마’가 아니라 ‘검증 못 하고 쓰는’ 상태가 돼버림.

• 연구팀은 약대 교육 현장이 AI 활용법이나 결과 검증 능력을 체계적으로 다루지 못하고 있다고 지적했어.
• 특히 생성형 AI의 환각(Hallucination), 정보 정확성, 개인정보 보호, 학업윤리 같은 문제가 같이 따라오기 때문에 단순 사용법 교육만으로는 부족하다는 입장이야.
• 핵심은 “AI 써보세요”가 아니라 “AI가 낸 답을 어떻게 의심하고 검증할 건가”에 가까워.

약학계 안에서도 AI 교육 확대 필요성은 이미 얘기되는 중이야.

• 일부 약대에서는 데이터 사이언스나 코딩 관련 교육이 진행되고 있고, AI 관련 연구 인력 채용도 조금씩 늘고 있다고 해.
• 다만 학교별로 어디까지 하고 있는지 한눈에 볼 수 있는 조사나 공론화는 아직 부족한 상태야.
• 앞으로는 약학 전공자와 AI 전문가가 같이 교육과정을 만드는 식의 융합 교육도 논의될 가능성이 있어.

흥미로운 건 학교보다 현장이 더 빠르게 움직이는 분위기라는 점이야.

• 6월 20일 경남 팜엑스포 전야제 학술강의에서는 ‘약사가 알아야 할 AI 트렌드’를 주제로 생성형 AI 원리, 프롬프트 작성법, 데이터 분석, 문서 작성, 약국 업무 자동화, 개인 맞춤형 AI 비서 구축 사례가 소개됐어.
• 여기서 AI는 그냥 검색창이 아니라 업무 보조 도구로 다뤄졌어.
• 약국 매출 데이터 분석, 공문 처리, 콘텐츠 제작, 일정 관리, 재고 관리처럼 반복적이고 문서가 많은 업무가 주요 적용 사례로 나왔어.

약사들이 직접 개발자 커뮤니티에 참여하고, 약국 업무용 도구를 만드는 사례도 소개됐다는 대목이 꽤 재밌음.

• 이건 “전문직이 AI를 소비한다”를 넘어서, 자기 업무에 맞는 자동화 도구를 직접 만들거나 커뮤니티로 공유하는 흐름에 가까워.
• 개발자 입장에서는 헬스케어·전문직 도메인에서 AI 도구가 어디에 붙는지 보여주는 작은 신호로 볼 만해.
• 실제 병목은 모델 자체보다 개인정보 처리, 결과 검증, 기존 업무 프로세스와의 결합일 가능성이 커 보여.

결론적으로 약학교육은 아직 AI 커리큘럼을 따라잡는 중이고, 약국 현장은 이미 실험을 시작한 상태야.

• 기사에서 반복해서 나오는 메시지는 “기술 소개”로 끝내면 안 된다는 거야.
• 약사의 직무와 전문성을 기준으로, 어떤 업무에 AI를 붙이고 어떤 결과는 사람이 반드시 검증해야 하는지까지 교육해야 한다는 흐름이 커질 가능성이 높아.