의사들의 AI 사용이 세 배로 늘었다 — 제한 목록도 함께 세 배로

일상 진료에 AI를 도입한 의사와 간호사일수록 AI의 역할 확대에 가장 강하게 반대하는 것으로 나타났다. Wolters Kluwer가 의뢰하고 2026년 3월에 실시한 미국 의사·간호사 355명 대상 설문조사에서 임상의들의 일상적 AI 사용이 전년 대비 3배 증가한 것으로 확인됐다. 같은 조사에서 74%는 AI가 대체하고 있는 임상 기술을 약화시킬 것을 우려했고, 74%는 할루시네이션(허위 정보 생성) 때문에 AI 출력을 신뢰하지 못했으며, 72%는 광고 기반 비즈니스 모델이 의학적 권고를 왜곡할 것을 우려했다. AI를 가장 많이 사용하는 사람들이 가장 확고하게 경계선을 긋고 있는 셈이다.

그 경계선이 실제로 어떤 모습인지 보면: 임상 영상과 진단은 수용 가능한 영역에 속한다. 문서화, 치료 권고, 환자 소통, 그리고 임상적 판단이 닿는 모든 것은 반대편에 있다. 임상의들은 AI가 영상 판독과 이상 징후 탐지 능력을 향상시키는 것을 수년간 지켜봐 왔다. 그 개선은 측정 가능하고, 출판되며, 동료 검토를 거친다. 개발자들이 현재 병원에 밀어 넣고 있는 광범위한 애플리케이션에는 동일한 증거 체계가 존재하지 않는다. 의사들은 AI를 거부하는 것이 아니다. 그들은 AI에 대해 다른 어떤 임상 중재에 적용하는 것과 동일한 정밀한 검증을 적용하고 있는 것이다.

거버넌스 격차는 측정 가능하며 빠르게 좁혀지지 않고 있다. 자신이 속한 기관의 AI 거버넌스 정책을 인지하고 있다고 답한 임상의 비율은 2025년 21%에서 지난해 27%로 상승했다. 이는 100에 가까워야 할 수치에서 고작 6%포인트 오른 것에 불과하다. 기관이 상응하는 거버넌스 체계 없이 AI 시스템을 임상에 배포할 때, 임상의들은 스스로 그 공백을 메운다. 이것이 기관의 감독이 가장 취약한 분야에서 개인의 저항이 가장 높은 이유다.

할루시네이션 우려는 이론에 그치지 않는다. 임상 환경에서 사용되는 대규모 언어 모델은 약물 상호작용, 용량, 진단에 대해 그럴듯하지만 사실과 다른 정보를 생성한 사례가 있다. 광고 기반 편향에 대한 우려는 더 구조적인 문제를 반영한다. 대부분의 임상 AI 도구는 환자 결과가 아닌 참여도와 상향 판매에 수익이 의존하는 기업들이 만들기 때문이다. 그런 시스템 안에서 일하는 임상의들은 벤더가 광고하지 않더라도 인센티브 불일치를 인식한다.

이 설문조사가 보여주는 것은 기술 공포증이 아니다. 그것은 증거 기준을 일관되게 적용하는 전문 직업의식이다. 영상의학 AI는 동료 검토를 거친 증거를 확보하고 임상 시험에 참여했기 때문에 통과했다. 현재 문서화, 분류, 환자 상호작용에 배포되고 있는 도구들은 그런 과정을 비슷한 규모로 거치지 않았다. 오늘 이 설문조사를 보도한 파이낸셜 타임스는 이를 반발로 규정한다. 그러나 그것은 더 정확히 말해 다른 모든 의학적 중재가 통과해야 하는 동일한 증거 기준을 요구하는 것이다.

2026 스탠퍼드 HAI AI 지수(Stanford HAI AI Index)는 의학 섹션에서 유사한 패턴을 보여준다. 도입이 검증보다 앞서가고 있으며, 임상 AI가 가장 많이 도입된 곳이 결과 문헌이 확립된 곳과 일치하는 경우는 드물다. Wolters Kluwer 데이터가 추가하는 것은 기술에 가장 가까운 사람들이 증거가 부족한 지점을 가장 명확하게 지적하고 있다는 실무자 관점이다.

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