[AI는 지금] "병원보다 AI에 물었다"…신뢰 낮은 국가서 건강상담 급증 작성일 07-16 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">고소득·고령국, 진료 경로·서류 질문 많아…병원·보험 연계 기능 부상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qhHD6SCEam"> <p contents-hash="b311927b663536855ca47ed151e59b641fd1add8340b3ad00e19826c62312102" dmcf-pid="BlXwPvhDor" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)병원에 대한 신뢰가 낮은 국가일수록 인공지능(AI) 챗봇을 건강 상담에 더 많이 활용하는 것으로 나타났다. 국가별 의료체계와 신뢰 수준에 따라 AI의 역할이 달라지면서 의료기관 연결과 안전장치가 앞으로 의료 AI 경쟁의 주요 요소로 떠오를 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="b7d8d093af82cc1f477735214fe60fc2611e5778f0be39a22e969bc5a7bcd360" dmcf-pid="bSZrQTlwjw" dmcf-ptype="general">16일 국제학술지 네이처 헬스에 게재된 마이크로소프트의 논문에 따르면 연구진은 올해 1월부터 3월까지 109개 국가·지역에서 발생한 소비자용 코파일럿의 건강 관련 대화 170만 건을 분석했다. 기업·교육·상업용 계정은 조사 대상에서 제외했다.</p> <p contents-hash="ffd2e56cdd33b9507f58c2ff575f04746174469487ffe5f5df51349b02d6c0c7" dmcf-pid="Kv5mxySrcD" dmcf-ptype="general">조사 대상 국가에서 건강 관련 대화는 전체 코파일럿 대화의 평균 8.7%를 차지했다. 국가별 비중은 4.4%에서 15.35%까지 차이가 났다.</p> <p contents-hash="31c4b1b87beb03a6e66500b950c8f55054d26766c87ed9e0de604919ba214c9e" dmcf-pid="9T1sMWvmNE" dmcf-ptype="general">건강 관련 AI 이용량과 가장 밀접한 지표는 국내총생산(GDP)이나 인터넷 보급률보다 병원에 대한 신뢰도였다. 병원을 신뢰한다고 답한 인구 비중이 낮은 국가일수록 전체 AI 대화에서 건강 질문이 차지하는 비율이 높았다.</p> <p contents-hash="3916fb5220d66aff31d0fb21a169cccd149c44656091cd304fe6d9028d4c7c11" dmcf-pid="2ytORYTsNk" dmcf-ptype="general">병원 신뢰도가 약 13%포인트 낮아질 때 건강 대화 비중은 약 1%포인트 증가하는 관계가 관찰됐다. 평균 이용량과 비교하면 약 11% 늘어난 수준이다. 다만 연구진은 국가 단위 상관관계인 만큼 병원을 신뢰하지 않는 개인이 직접 AI를 더 많이 이용했다고 해석할 수는 없다고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="61e94526cec273370b92fe5eb420a742e130d92da300c4db368575f2001e68c9" dmcf-pid="VWFIeGyOoc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(제작=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716154639426zzlk.png" data-org-width="639" dmcf-mid="zhHD6SCEos" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716154639426zzlk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (제작=챗GPT) </figcaption> </figure> <p contents-hash="2eca7baadc4d741111857de345286492a74ffaf58afb8a21b0b4bcf39a417b46" dmcf-pid="fY3CdHWIaA" dmcf-ptype="general">AI에 묻는 내용은 국가의 경제·인구 구조에 따라 달라졌다. 저소득 국가와 젊은 인구가 많은 국가에서는 일반 건강정보와 교육·연구 관련 질문이 많았다. 고소득·고령화 국가에서는 증상 확인, 의료기관 선택, 진료 의뢰와 같은 의료서비스 이용 질문 비중이 커졌다.</p> <p contents-hash="753a2c9bd674d7d0ea1392ec57e8e4117ff627973fc7c2daa7917139c9c0328a" dmcf-pid="4G0hJXYCcj" dmcf-ptype="general">의료기관 이용 절차를 묻는 대화는 국내총생산(GDP)과 65세 이상 인구 비중, 정부의 AI 준비도가 높을수록 늘어나는 경향을 보였다. 국가별 소득 수준의 차이를 반영해 비교한 결과 GDP가 높은 국가는 의료시스템 이용 관련 질문 비중이 약 0.7%포인트 높았다. 이는 표본 평균인 2.3%보다 약 30% 많은 수준이다.</p> <p contents-hash="77ec41f40f34d5f196a71768d23d42f026e2dff3614068fda733e83e7c34a4cc" dmcf-pid="8HpliZGhNN" dmcf-ptype="general">연구진은 "저소득·젊은 인구 국가에선 폭넓은 건강 지식 관련 대화가 집중됐다"며 "반면 고소득·고령 인구 국가에선 증상과 의료시스템 이용 등 개인 건강관리와 관련된 질문이 더 많이 나타났다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="98ab5cf2f5d59a6fb8a362193f1930ba8f96a4f4804b3fbd6da0452ba253f8ed" dmcf-pid="6XUSn5HlNa" dmcf-ptype="general">이 같은 의료체계와 신뢰 수준에 따른 차이는 AI의 구체적인 활용 방식에서도 확인됐다. 보편적 의료보장 지수가 약 14점 높아질 때 의료 서류 관련 질문 비중은 약 4%포인트 늘어 AI가 예약과 진료 경로 안내, 보험 청구, 서류 작성 등 기존 의료서비스 이용을 돕는 데 활용되는 경향이 나타났다. 반면 병원 신뢰도가 낮은 국가에선 AI가 기존 의료서비스를 우회하는 정보 창구로 쓰일 여지가 있어 응급상황 감지와 병원 방문 권고, 의료진 연결 같은 안전 기능을 강화해야 할 필요성도 제기됐다.</p> <p contents-hash="d816a348a28e7b5fdb588af98724343b4dda2b677f98bf8ff2450eec50f1e9e5" dmcf-pid="PZuvL1XScg" dmcf-ptype="general">이에 따라 의료 AI 기업의 제품 경쟁도 답변 정확도에 머물지 않고 실제 의료서비스와의 연계 역량으로 넓어질 전망이다. 국가별 의료체계와 신뢰 수준에 맞춰 병원·보험·공공의료 시스템 연결 방식과 안전장치를 달리 설계해야 하기 때문이다.</p> <p contents-hash="47e8481e38d03572b5ec467d8a737171e66e6a9569acdcefea0e0d027101dade" dmcf-pid="Qp9Xcu0HNo" dmcf-ptype="general">보건당국도 AI 대화 데이터를 기존 의료체계가 충족하지 못한 수요를 파악하는 보조 지표로 활용할 수 있다. 건강 질문의 비중으로 수요 규모를 가늠하고, 질문 내용을 통해 증상·정신건강·의료 행정 등 필요한 지원 분야를 구분하는 방식이다.</p> <p contents-hash="136f966b911de8c9189922c6294fa338b39c033f6529049e7d6a15b695089ef1" dmcf-pid="xU2Zk7pXcL" dmcf-ptype="general">연구진은 "대화형 AI는 의료 접근 격차를 줄이고 이용자가 진료 경로를 찾도록 지원할 수 있지만 공식 의료체계와의 접촉을 줄여 건강검진이나 예방적 치료 기회를 놓치게 할 수도 있다"며 "안전성과 문화적 적합성, 의료진에게 적절히 연결하는 기능을 시스템 설계 단계부터 갖춰야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="911f69a24bec96936326634f63bb882ad6d356cac77c5a58da9e4262c030e1cb" dmcf-pid="yAOi7kjJAn" dmcf-ptype="general">무스타파 슐레이만 마이크로소프트 AI 최고경영자(CEO)는 "코파일럿은 자국 의료시스템에 대한 신뢰가 낮은 사람들에게 특히 중요한 자원으로 활용되고 있다"며 "AI가 전 세계 소외된 사람들에게 가장 필요할 때 도움을 제공하고 있다는 또 다른 증거"라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="d22d474a7e7ae6335906591aa0988652d74809c25aaa555d3066aaf01b1bcd7b" dmcf-pid="WcInzEAici" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 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