AI 시대의 건강 해석, 누구의 책임인가 – 정보 과잉 속 현명한 선택을 위한 5가지 전략
디지털 헬스케어 기술의 급속한 발전은 수동적인 환자의 시대를 종결지었다. 이제 많은 사람이 병원으로부터 검사 결과가 나오기 전에 온라인으로 직접 확인하고, 인공지능(AI) 챗봇을 통해 그 의학적 수치를 해석하고 있다. 이는 명백한 기술 혁신이지만 동시에 건강 정보의 해석과 활용에 '개인 책임'이라는 새로운 무게가 실리는 변곡점이기도 하다. 정보 접근성은 높아졌지만, 그 정보의 정확성과 해석에 대한 혼란은 여전하다. 우리는 지금, 디지털 시대의 새로운 건강 리터러시(Health Literacy)라는 과제 앞에 서 있다.
AI에 묻는 건강, 우리는 올바르게 이해하고 있는가?
최근 미국 KFF 조사(2024)에 따르면 AI 챗봇을 사용한 건강정보 소비자 중 56%는 해당 정보의 정확성을 신뢰하지 않는다. 이는 AI가 아직 의료 전문가의 대체자가 아니라는 강력한 증거다. Harvard 의과대학의 Adam Rodman 교수는 “LLM(대규모 언어 모델)은 질문 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다”고 지적하며 해석 오류의 위험성을 경고한다.
또한 UCHealth 신경과 전문의 Justin Honce 교수는 “비전문가는 AI의 오류를 식별할 수 없다”고 말한다. 의료지식 없이 AI 해석에만 의존하는 것은 오진이나 치료 지연을 유발할 수 있는 중대한 리스크다. 일상에서 챗봇으로 검사 결과를 확인하는 사람들이 늘고 있는 현실을 고려하면, 이는 단순한 기술 문제가 아니라 공중보건 이슈로 확장될 수 있다.
건강 정보 해석 능력은 선택이 아니라 생존 조건
2023년 JAMA Network Open 연구에 따르면, 국민의 96%가 의료진보다 먼저 자신의 검사 결과를 확인하길 원한다고 응답했다. 이는 환자 주권 의식의 강화로 해석될 수 있으나, 문제는 그 이후다. Liz Salmi, ‘오픈노트’ 활동가는 "이제는 단순히 정보를 보는 것이 아니라, 질문하고 검증하는 능력—새로운 형태의 건강 리터러시—가 필요하다"고 강조한다.
즉, 어떤 정보도 무비판적으로 받아들이지 않고, 이를 분별하고 의사와 공유하는 능력이 중요해졌다. 디지털 문맹이 곧 건강 리스크가 되는 시대에서, 정보 해석력은 생존 전략이다.
데이터의 그림자: AI 건강 챗봇이 가져온 사생활 위협
AI 챗봇은 편리한 도구이지만, 그 그림자도 짙다. 개인정보가 대형 IT 기업 서버로 전송될 수 있고, 이는 돌이킬 수 없는 사생활 침해로 이어질 수 있다. OpenAI CEO 샘 올트먼조차도 “AI의 환각반응(hallucination)은 여전히 위험 요소이며, 개인정보 입력은 사용자의 책임”이라고 경고한다.
Harvard 의대 Rodman 교수는 어떤 챗봇도 미국의 HIPAA(보건정보보호법)를 완벽히 충족하지 않으며, 실명, 주민번호, 병원명과 같은 개인식별정보(PII)는 절대 입력하지 말아야 한다고 강조한다. 하지만 개인정보 보호에 대한 대중의 인식은 아직 미흡한 수준이다.
AI 시대 건강 자율성, 실천에서 시작된다
헬스케어 기술의 발전이 우리에게 자율성을 준 것처럼 보이지만, 결국 우리는 선택의 연속 속에 있다. 지금 당장 실천 가능한 건강 행동은 다음과 같다:
- 검사 결과 해석 시 AI 챗봇을 사용할 경우 개인식별정보 입력 금지
- AI 결과를 치료 판단의 기초가 아닌, 의료 상담에 필요한 참고자료로 활용
- 검증된 병원이나 보건기관에서 제공하는 AI 서비스만 사용
- 정기 건강검진 참여 및 결과 공유를 통해 전문가의 해석 받기
- 건강정보 리터러시 자료에 접근하고, 디지털 의료 이해력 강화 교육 참여
이대로 20년 뒤 우리의 건강 수명은 보장될 수 있을까? 기술이 건강 결정을 대신하는 이 시대에, 우리는 어떻게 인간적인 결정을 유지할 수 있을까? 건강 자율성은 결코 시스템이 제공해주는 것이 아니라, 스스로 수립하는 윤리적 환경에서 시작된다.
디지털 정보의 시대를 살아가는 우리는, 이제 새로운 질문을 던져야 한다. 나의 건강은 누가 결정하는가? 그리고 그 결정 과정에 나는 얼마나 주체적으로 참여하고 있는가? 바로 지금이, 그 질문에 답해야 할 때다.
