AI에 대한 의사들의 관심이 전례 없는 수준에 도달했다. 의료 전문 네트워크 Doximity의 설문조사에 따르면, 의사의 94%가 이미 AI를 업무에 통합했거나 도입할 의사가 있는 것으로 나타났다. 실제로 실제 구현 사례는 1년도 채 되지 않아 47%에서 63%로 급증하며 가파른 상승세를 보였다. 이러한 변화의 주된 동력은 행정 업무 부담을 줄여 일과 삶의 균형을 개선하고, 이를 통해 환자 진료에 더 많은 시간을 할애하려는 요구에서 비롯되었다.

다만 열띤 도입 열풍에도 불구하고 의료계는 기술의 근본적인 신뢰성에 대해 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 응답자의 약 70%가 정확도를 주요 걸림돌로 지목했으며, 절반에 가까운 인원은 법적 및 규제적 불확실성을 우려했다. 특히 기관 차원의 명확한 가이드라인이 부족하다는 점이 불안을 가중시키고 있다. 실제로 소속 조직의 구체적인 AI 정책과 거버넌스 지침을 명확히 이해하고 있는 의사는 단 8%에 불과했다.

현재 AI는 진단보다는 업무 효율성을 높이는 용도로 주로 활용되고 있다. 의료 전문가들은 연구 문헌 검색이나 스크라이빙 도구, 즉 환자와의 상담 내용을 기록해 자동으로 문서화하는 소프트웨어를 적극적으로 활용 중이다. 초기 도입자들을 중심으로 높은 만족도가 보고되고 있으나, 의료 산업 전반에서 신뢰를 구축하기 위해서는 더욱 강력한 검증 과정과 체계적인 감독이 뒷받침되어야 할 것으로 보인다.

AI에 대한 의사들의 관심이 전례 없는 수준에 도달했다. 의료 전문 네트워크 Doximity의 설문조사에 따르면, 의사의 94%가 이미 AI를 업무에 통합했거나 도입할 의사가 있는 것으로 나타났다. 실제로 실제 구현 사례는 1년도 채 되지 않아 47%에서 63%로 급증하며 가파른 상승세를 보였다. 이러한 변화의 주된 동력은 행정 업무 부담을 줄여 일과 삶의 균형을 개선하고, 이를 통해 환자 진료에 더 많은 시간을 할애하려는 요구에서 비롯되었다.

다만 열띤 도입 열풍에도 불구하고 의료계는 기술의 근본적인 신뢰성에 대해 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 응답자의 약 70%가 정확도를 주요 걸림돌로 지목했으며, 절반에 가까운 인원은 법적 및 규제적 불확실성을 우려했다. 특히 기관 차원의 명확한 가이드라인이 부족하다는 점이 불안을 가중시키고 있다. 실제로 소속 조직의 구체적인 AI 정책과 거버넌스 지침을 명확히 이해하고 있는 의사는 단 8%에 불과했다.

현재 AI는 진단보다는 업무 효율성을 높이는 용도로 주로 활용되고 있다. 의료 전문가들은 연구 문헌 검색이나 스크라이빙 도구, 즉 환자와의 상담 내용을 기록해 자동으로 문서화하는 소프트웨어를 적극적으로 활용 중이다. 초기 도입자들을 중심으로 높은 만족도가 보고되고 있으나, 의료 산업 전반에서 신뢰를 구축하기 위해서는 더욱 강력한 검증 과정과 체계적인 감독이 뒷받침되어야 할 것으로 보인다.