JayKo: 🤖 의료의 미래: AI 기반 의료 윤리 및 법적 쟁점 5가지

1. ⚖️ AI 의료 행위의 '법적 책임 소재'

AI가 진단 오류나 치료 실패를 유발했을 경우, 그 법적 책임을 누구에게 물을 것인지에 대한 기준이 모호합니다. 이는 AI 의료 서비스의 확산을 저해하는 핵심 요소입니다.

쟁점: AI의 오진으로 환자에게 피해가 발생했을 때, AI 개발사, 의료기관, AI를 사용한 의사 중 누구에게 의료 과실의 책임이 있는가? AI는 현재 법적으로 '인격체'가 아니므로 기존의 의료 과실 책임론을 적용하기 어렵습니다.
대응 전략:
- 의료진의 최종 책임 명확화: 현행법상 AI는 도구로 간주하고, AI의 진단 결과를 최종적으로 승인하고 치료를 결정하는 의료진에게 최종 책임이 있음을 명확히 합니다.
- AI 모델의 '제조물 책임' 도입: AI 소프트웨어를 의료 기기로 보고, 개발 및 제조 과정에서의 결함에 대해서는 제조물 책임법을 적용할 수 있도록 기준을 마련해야 합니다.

AI 모델이 학습 데이터에 내포된 인종, 성별, 경제적 지위 등의 편향(Bias)을 그대로 학습하여 진단이나 치료 결정에서 특정 집단을 차별하거나 소외시킬 위험이 있습니다.

쟁점: AI 모델이 특정 인종의 데이터에 편중되어 학습될 경우, 다른 인종 환자에게 낮은 진단 정확도를 보이거나 불공정한 치료 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 의료의 공정성 및 평등 원칙에 위배됩니다.
대응 전략:
- 다양성 기반 데이터셋 구축: AI 학습에 사용되는 데이터셋이 지역, 인종, 성별 등 인구통계학적 다양성을 충분히 반영하도록 관리 및 검증하는 시스템을 구축합니다.
- 알고리즘 공정성 감사: AI 모델 개발 단계에서부터 차별 요소가 내재되어 있는지 확인하는 **공정성 감사(Fairness Audit)**를 의무화하고, 결과를 투명하게 공개하도록 합니다.

AI 의료는 대규모의 민감한 **환자 건강 정보(PHI)**를 수집, 저장, 분석하며, 이는 데이터 유출 및 오남용의 위험을 증대시킵니다.

쟁점: AI 연구 및 개발을 위해 환자 데이터를 광범위하게 활용해야 하지만, 개인 식별이 불가능하도록 익명화 및 가명화하는 기술적 난이도가 높고, 해킹 등 보안 사고 발생 시 환자에게 치명적인 피해를 줄 수 있습니다.
대응 전략:
- 분산 및 연합 학습(Federated Learning): 데이터 자체를 이동시키지 않고 각 병원 내에서 AI 모델을 학습시킨 후 결과만 공유하는 연합 학습 방식을 도입하여 데이터 유출 위험을 최소화합니다.
- 블록체인 기반 데이터 거버넌스: 환자가 자신의 데이터 활용에 대한 **동의(Consent)**와 접근 권한을 투명하게 확인하고 통제할 수 있도록 블록체인 기반의 시스템을 구축합니다.

AI가 왜 특정 진단이나 결정을 내렸는지 그 과정을 의료진이나 환자가 이해하고 납득할 수 있는 수준으로 설명하는 것이 윤리적 신뢰의 핵심입니다.

쟁점: 대부분의 딥러닝 AI 모델은 **'블랙박스(Black Box)'**와 같아 최종 결정에 이르는 내부 논리나 가중치를 파악하기 어렵습니다. 이는 의료진의 AI 진단 결과에 대한 신뢰도를 저하시키고, 환자의 **'알 권리'**를 침해할 수 있습니다.
대응 전략:
- XAI(Explainable AI) 기술 도입: AI 모델이 진단에 활용한 주요 특징, 이미지 영역, 데이터 패턴 등을 시각화하여 의료진에게 제시하는 설명 가능한 AI(XAI) 기술 개발 및 활용을 의무화합니다.
- 의료진 대상 교육: 의료진이 AI의 작동 원리와 한계를 이해하고, 이를 환자에게 쉽게 설명할 수 있도록 AI 리터러시 교육을 강화해야 합니다.

AI 도입은 인간 의료진의 역할을 대체하는 것이 아니라, 보조하고 협력하는 관계로 재정립해야 하며, 이 과정에서 발생할 수 있는 인간성의 상실 위험에 대비해야 합니다.

쟁점: AI가 진단을 주도하게 되면서 의료진이 AI에 과도하게 의존하거나, 데이터에 집중하느라 환자와의 인간적인 공감과 소통이 부족해져 의료의 '인간성'이 상실될 수 있습니다.
대응 전략:
- '인간 중심' 의료 강조: AI가 환자 진료에 소요되는 시간을 줄여 의료진이 환자와의 소통, 정서적 지지, 복잡한 판단 등 인간적 역량이 필요한 부분에 더 집중하도록 역할을 재배분합니다.
- AI 활용 윤리 가이드라인 마련: AI 사용의 의무, AI 결정에 대한 의사의 비판적 검토 의무 등을 담은 명확한 윤리 지침을 마련하고, AI의 역할이 환자 치료의 도구임을 강조해야 합니다.