[머니네버슬립] 내 병원 기록까지 읽는 AI 비서, ChatGPT 헬스

“병원 기록까지 읽는 AI 비서 시대가 성큼 다가왔다.” 최근 오픈AI가 공개한 ChatGPT 헬스케어 지원 기능은 환자의 진료기록, 검사 수치, 진단 데이터 등 수많은 의료 정보를 실시간으로 분석하고 요약하는 단계를 넘어서, 개인 맞춤형 건강 조언을 일상에 적용하는 방향으로 진화하고 있다. AI가 의사의 보조 도구 역할을 넘어, 환자-의료기관-보험사 등 헬스케어 생태계 전체의 데이터 흐름을 주도한다는 점이 핵심 변화다. 실제로 미국 내 주요 대학병원들은 이미 ChatGPT 엔터프라이즈와 협력해 환자 기록 자동 요약, 복잡한 CT/MRI 판독, 환자 문의 실시간 응대 등 다양한 임상시험을 진행 중이다. 인공지능이 각종 건강지표를 수집·분석해 질병 위험요소를 조기에 식별·알림하는 ‘디지털 주치의’의 기능도 본격화되고 있다.

기술적 원리는 대규모 언어모델(LLM)에 의료 특화 데이터셋을 정합·학습시킨 것이다. 일반적인 GPT와 달리, ChatGPT 헬스는 ▲의료 전문 용어와 문서를 구조적으로 파악하는 자연어 처리기술 ▲의료법 및 개인정보보호 기준에 부합하는 보안 프레임워크 ▲진료기록·임상검사·이미지 파일 등 비정형 의료 데이터 통합 인식 ▲의사결정 지원을 위한 인과 추론 능력 등을 갖췄다. 의료기관마다 상이한 시스템 환경에 이러한 솔루션을 API 형태로 유연하게 탑재하는 시범운영이 이뤄지고 있으며, 그 뒤에는 엔비디아·마이크로소프트 등 글로벌 클라우드·AI 인프라 기업들이 촘촘히 협력하는 기술동맹 구조가 자리잡고 있다.

최근 AI 헬스케어 활용 사례 중 가장 주목받는 것은 ‘맞춤형 건강관리 플래너’다. 사용자가 웨어러블 기기와 연동해 심박수, 수면 패턴, 혈당 등 데이터를 AI에게 실시간 전달하면, ChatGPT는 이를 읽고 운동·식사·약 복용 관련 구체적 조언으로 피드백을 제공한다. 예컨대, “최근 LDL 콜레스테롤이 높아졌으니 이번주에는 포화지방 섭취를 조금 줄여보세요” 식의 생활가이드다. 더 나아가 리마인드 알림, 병원 예약 자동화, 보험 청구서 작성도 가능해진다. 여러 글로벌 대형병원이 이 시스템을 파일럿 도입함으로써 환자-의사 간 커뮤니케이션 효율도 크게 향상되고, 반복적 행정 업무 부담이 줄어드는 현상이 관찰되고 있다. 이와 함께 암 등 중증질환 모니터링, 상담용 챗봇, 정신건강 상담 등 다양한 세부분야로의 확장도 발빠르게 진행 중이다.

하지만 이런 혁신의 이면에는 의료 데이터 보안, 개인정보 침해 우려, AI 책임소재 규정 미비, 알고리즘 편향 문제 등 본질적 한계가 도사리고 있다. 의료정보라는 민감한 데이터를 민간 빅테크가 장악하는 구조는 보건주권·시장 지배력 논란을 촉발하고 있다. 아직은 실명 데이터와 독립 서버 기반 ‘클라우드 록다운’ 등 다중 안전장치가 마련되고 있으나, 일각에서는 “AI 추천을 맹신하다가 오진·사고가 발생할 경우 책임 소재가 불분명해질 수 있다”는 지적이 잇따른다. 특히 실제 의료현장의 복잡성과 예외상황에 AI가 어디까지 대응할 수 있는지, 의료윤리와 혁신의 균형점을 찾는 제도적 정비가 무엇보다 시급하다.

정책적으론 각국 정부와 보건 당국이 AI-의료 연계 표준 프로토콜을 만들고, 알고리즘 감사·투명성 확보·인간 담당자의 최종 판단 보장을 의무화하는 움직임이 활발하다. 예를 들어 미국 HIPAA(의료정보보호법) 및 EU AI 법안은 신의료기술에 적용될 법적 윤리장치를 세분화하고 있다. 국내에서도 디지털헬스케어 정책이 AI 의료기기 인증심사·개인정보 국외이전 가이드라인 등 세밀한 안건까지 논의 범위를 넓히는 추세다. 동시에 헬스케어 플랫폼 대기업들의 규제 샌드박스 경쟁이 본격화되면, 기술혁신의 속도·범위가 급격하게 확장될 수 있지만, 그만큼 사회적 신뢰와 투명성 확보가 관건이라는 점도 확인되고 있다.

AI 비서가 내 병원 기록까지 읽고 관리하는 시대는 이미 현실이 되었고, 의료 시스템의 방향성 역시 ‘데이터 기반 맞춤 의료’로 빠르게 전환 중이다. 앞으로 단순한 질병 예측을 넘어, 1인 1AI 주치의가 일상 건강·상담·재활 관리까지 일괄 지원하는 전방위 서비스로 확대될 가능성이 높다. 동시에, AI 기술의 잠재적 위험과 불평등 심화 가능성, 개인 정보 보호 및 인간 의료진의 역할에 대한 근본적 질문 역시 산업 변혁과 함께 더욱 깊은 고민으로 자리잡을 것이다. 의료 AI의 기술·법·윤리 설계는 결국 ‘누구를 위한 혁신’인가라는 본질적 논쟁을 수반할 수밖에 없다. 향후 글로벌 규범과 데이터 거버넌스가 얼마나 정교히 설계되느냐에 따라 한국 내 산업의 기회와 위기도 크게 달라질 전망이다.

— 이도현 ([email protected])