이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI와 빅데이터 기반 정밀의료에 대해서는 특정 영역에서는 이미 실질적인 도구로 쓰이고 있다는 것을 알고 있습니다. 영상 판독 보조나 유전자 데이터 분석 영역에서 임상 결과에 영향을 주는 수준까지 왔다는 것을 공부하면서 접했습니다.
동시에 아직 모든 상황에 신뢰할 수 있는 수준은 아니라는 것도 인식하고 있습니다. 데이터에 편향이 있거나 학습에 사용된 집단과 실제 환자가 다를 경우, 모델이 틀릴 수 있다는 것을 염두에 두는 것이 임상 현장에서 더 안전한 태도라고 생각합니다.
지금 제 역할에서 AI를 직접 다루는 부분은 없지만, 이 방향이 앞으로 더 많은 영역에 들어올 것이라는 것은 분명합니다. 변화를 따라가는 것과 그 변화를 비판적으로 보는 것 둘 다 필요하다고 생각합니다.
AI와 정밀의료에서 제가 직접 접한 자리는 논문 리뷰와 케이스 스터디 수준이지만, 그 안에서도 인상 깊었던 것은 EHR 기반 예후 예측 모델이 실제 임상 의사결정에 어떻게 연결되는지였습니다. 학습 데이터에 특정 성별이나 연령대가 쏠려 있으면 모델이 다른 집단에서 오히려 더 큰 오류를 낼 수 있다는 것을 문헌에서 확인했습니다.
그 내용이 인상 깊었던 이유는 모델 성능이 높아 보이더라도 어떤 데이터로 훈련했는지를 모르면 신뢰하기 어렵다는 결론이 실습에서 배운 임상 판단과 연결됐기 때문입니다. AI 출력이 맞다고 해도 왜 그 결론이 나왔는지 설명이 없으면 처치 결정에 바로 쓰기 어렵다는 것, 지금 보고 있는 환자에게 학습 조건이 맞는지를 확인해야 한다는 것을 공부하면서 배웠습니다.
아직 직접 모델을 다뤄본 경험은 없습니다. 그렇지만 AI가 틀릴 수 있는 상황을 미리 파악하고 한계를 전제로 활용하는 태도가 기술보다 먼저라고 생각합니다.
AI와 빅데이터에 대해 제가 가진 교훈은 수치가 높다고 믿는 게 아니라 어떤 근거인지 물어야 한다입니다. 영상 판독 보조 모델이 폐 결절을 분류하는 사례를 공부하면서, 같은 결절이라도 조영 방식이나 촬영 각도에 따라 모델 신뢰도가 달라질 수 있다는 것을 알게 됐습니다.
그 교훈이 지금 자리와 연결되는 이유는 어떤 기기나 수치 결과에도 맹신하지 않고 조건을 먼저 확인하는 태도가 AI를 쓸 때도 일반 검사 장비를 다룰 때도 같은 원칙이기 때문입니다. 해석 가능성이 낮은 모델의 출력을 처치에 직결시키는 것이 왜 위험한지 공부하면서, 도구의 한계를 아는 사람이 도구를 더 잘 쓸 수 있다는 생각을 갖게 됐습니다.
지금 현장에서 AI를 직접 다루는 역할은 아니지만, 결과보다 근거를 먼저 보는 시야를 유지하는 것이 앞으로 이 기술과 함께 일하게 됐을 때 가장 필요한 준비라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 중앙대학교병원 의료기사·임상병리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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