ChatGPT는 의사의 업무를 줄여줄까요?
Nature medicine에 흥미로운 글이 하나 올라왔습니다. ChatGPT is not the solution to physicians’ documentation burden.
이 글을 요약하자면 의학은 단순히 그 순간의 환자만 보고 진단을 내리는 것이 아닌(cross-sectional한 관점), 환자의 의학적 역사(medical history)를 전인적으로 파악하여 진단을 내리는 학문이라고 주장하며, ChatGPT와 같은 수단들은 hallucination을 비롯한 문제점을 내포하는 점, 감별진단(DDx; Differential Diagnosis)을 하지 못하는 점 등을 예상하며 인공지능을 쓰는 것이 의사의 문서 작업(즉, 환자 charting)을 줄여주지 못한다는 주장을 합니다.
하지만 많은 사람들은 ChatGPT를 통해 업무 부담을 줄이거나, 사무직을 대체하거나 하는 예상들을 하고 있습니다. 권위있는 Natuer medicine의 한 명의 에디터가 맞을까요, 아니면 많은 사람들이 맞을까요? 세 가지 예시를 통해 봅시다.
ChatGPT가 성공적으로 의학 진단을 하는 사례
ChatGPT에게 물어보았습니다.
25 aged female patient visited an outclinic. She read a newspaper that says: “if you want to bite ice, visit hospital.” Her physical examination was normal, and blood pressure was 110/70mmHg. RR was 20 per minute, EKG was normal sinus rythm. Menstruation was regular, conjunctiva was a little bit pale. What is the diagnosis? Answer in one phrase.
한글은 다음과 같습니다.
25세 여성이 외래에 방문하였다. 그녀는 신문에서 “얼음을 씹고 싶다면 병원을 방문하세요.”라는 글귀를 보고 방문하였다고 한다. 신체검사는 정상이었고 혈압은 110/70mmHg였다. 호흡수는 분당 20회였고, 심전도는 정상이었다. 월경은 규칙적이었고 공막은 살짝 창백하였다. 진단은 무엇인가? 한 구절로 대답하라.
ChatGPT는 철분부족빈혈(iron deficiency anemia)라고 정확히 맞추고, 그에 대한 논증까지 깔끔하게 해냅니다.
자, Nature medicine의 에디터가 틀렸나 보군요. 하지만 속단하기는 이릅니다. 다음 예시를 살펴 봅시다.
ChatGPT가 의학 정보 제공에 실패하는 사례
ChatGPT에게 물어보았습니다.
진행성 폐 섬유화의 정의는 무엇인가?
I’m sorry로부터 시작하는 대답은 조금 실망스럽습니다. 모른다도 아니고 아예 그러한 의학적 상황이 없다고 이야기하는군요. 하지만 실제로 progressive pulmonary fibrosis는 존재하는 의학적 개념입니다. 구글에 progressive pulmonary fibrosis를 치면 제일 먼저 나오는 이 논문만 보아도 간질성 폐질환에서 아주 중요한 개념이라는 것을 알 수 있습니다.
맞추기도 하고, 틀리기도 하고. 그럼 우리는 어떻게 해야 할까요?
ChatGPT의 잘못된 대답을 Prompt Engineering으로 개선하는 사례
마지막으로 ChatGPT에게 물어보았습니다.
STAS (공기를 통한 전파)에 대해서 설명해줘.
ChatGPT는 그러한 개념을 모른다고 하네요. 그래도 포기하지 않고 한 번 더 물어보았습니다.
STAS는 폐암에서 다루는 병리적 상황이다.
이번엔 놀랍게도 자신이 언제 모른다고 한지도 모를 정도로 아주 장황하게 잘 설명을 합니다.
잘 하기도 하고, 못 하기도 하고, 알려주면 나아지기도 하고. 우리는 그럼 ChatGPT와 같은 생성형 모델을 어떻게 활용해야 하는 것일까요?
Conclusion
지난 글에서도 이야기했듯 좋은 기술은 요리사의 좋은 칼과 같습니다. 사시미로 과일을 깎는 사람은 없는 것처럼, 아주 고도의 기술이 필요한 분야가 있기도 하고, 단순한 기술이 적절한 분야도 있습니다. 정말 중요한 것은 전가의 보도와 같은 만능 기술을 보유하고, 개발하고 있는 것이 아니라, 어떤 기술을 어떻게 활용하냐는 것입니다.
결국, 모든 것은 사람이 하는 일이니까요.