[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 현장에서 AI 활용 빈도가 급격히 늘어났지만 이를 뒷받침할 교육체계와 사후 모니터링이 여전히 미비하다는 점에서 대책이 시급하다는 지적이 나오고 있다.26일 한국보건산업진흥원 설문조사에 따르면 의사 중 절반가량이 의료 AI를 활용한 경험이 있지만 의료 AI 관련 정보 및 접근성 부족, 신뢰성 문제 등으로 인한 진입장벽이 여전한 것으로 확인됐다.특히 의료기관 내 지침을 보유한 사례나 교육 경험이 낮았는데, 향후 교육 참여 의향은 높은 것으로 나타나는 등 관련 수요는 높았다.의료 AI 활용 빈도가 급격히 늘어나면서 이를 뒷받침할 교육체계와 사후 모니터링이 필요하다는 학계 목소리가 나온다.한 개원의는 "대형 병원이라면 자체적으로 솔루션을 도입하고 대책을 세우겠지만, 개원가 입장에선 어느 의료 AI를 써야 하는지를 고르는 것도 쉽지 않다"며 "새로운 시스템을 익혀야 하는 일인데 시간도 부족하고 정작 필요한 교육 프로그램을 찾기도 어렵다. 혹여나 오진이진 않을지, 그럴 땐 어떻게 대응해야 할지도 걱정스러운 부분"이라고 말했다.학계 지적도 비슷하다. 의료 AI 이용 빈도가 예전보다 늘어난 데 반해 실제 사용법에 대한 교육은 미흡한 실정이기 때문이다. 현재 AI 교육은 진단정확도 향상 등 결과 위주거나 단편적인 사례 제시에 그치고 있다는 것.의료 AI의 오진 가능성도 교육의 필요성을 높이는 요인이다. 의사가 판단에 확신이 없을 때 AI가 도움을 줄 수 있어야 하는데, 지금은 어떤 상황에서 AI를 믿어야 하고 어떤 상황에서 틀릴 확률이 높은지를 알기 어렵기 때문이다.이와 관련 대한의료인공지능학회는 의료 AI의 올바른 활용을 위한 사례 중심 실전 교육과 정부 차원의 사후 모니터링 시스템 구축이 시급하다고 강조했다. 의료진이 진단 과정에서 확신을 갖기 어려운 난해한 사례를 중심으로, AI의 판독 결과와 실제 임상 데이터를 대조하는 방식의 교육이 필요하다는 제언이다.정부 차원의 사후 모니터링도 중요하다. 의료 AI 사용에 대한 가이드라인과 함께 적용 이후의 부작용을 관리하는 체계가 필요하다는 설명이다.의료진에게 AI 사용에 대한 자율성을 부여하되, 제품 자체의 결함이나 이를 활용한 치료 과정에서 발생하는 부작용을 철저히 관리해야 한다는 것. 이를 통해 의료 AI가 원인이 되는 문제가 확산하지 않도록 막는 시스템을 구축해야 한다는 진단이다.학회 차원의 움직임도 있다. 의료인공지능학회는 오는 4월과 5월 연수강좌를 통해 실제 케이스를 바탕으로 한 교육을 실시할 예정이다. 특정 사례에서 AI의 판단을 신뢰해야 할지, 아니면 참조만 해야 할지를 구체적으로 보여주는 방식이다. 6월에는 대한의사협회 학술대회 프로그램을 통해 의료 AI의 올바른 판단 근거를 제시할 계획이다.이와 관련 의료인공지능학회 박창민 회장은 "의료 AI 솔루션 이용 빈도는 늘었으나 실제 사용법에 대한 교육은 거의 없는 상황이다"며 "단순히 진단 결과가 좋아지는 사례를 보여주는 수준을 넘어, 실제 사례를 바탕으로 AI를 신뢰해야 할 때와 참조만 해야 할 때를 구분하는 교육이 필요하다"고 강조했다.이어 "정부는 전문가들에게 AI 사용에 대한 자율성을 부여하되 제품의 부작용을 관리하는 사후 모니터링 시스템 구축에 집중해야 한다"며 "혁신의료기술 선진입 등 사용을 활발하게 하는 정책 기조 속에서, 사후 관리 체계를 명확히 해 부작용 확산을 막는 것이 정부의 핵심 역할"이라고 설명했다.