Readiness of Medical Students to Use Artificial Intelligence in Medical Education: A Cross-sectional Study

의학의 세계를 거대한 첨단 우주선이라고 상상해 보십시오. 수십 년 동안 승무원(의사)들은 별과 차트를 보고 항해해 왔습니다. 하지만 이제, 인공지능(AI)이라는 이름의 새로운 초스마트 자동 조종 장치가 설치되고 있습니다. 중요한 질문은 단순히 "이 자동 조종 장치가 멋진가?"가 아니라, "승무원이 이것과 함께 비행할 준비가 되었는가?"입니다.

터키의 이즈미르 카팁 첼레비 대학교(İzmir Kâtip Çelebi University) 연구팀은 승무원의 준비 상태를 확인해 보기로 했습니다. 그들은 단순히 "로봇을 좋아하나요?"라고 묻는 대신, 225명의 의대생에게 특별한 "준비도 테스트"를 실시하여 학생들이 자동 조종 장치를 얼마나 잘 이해하고 있는지, 이를 사용하는 능력이 어느 정도인지, 미래에 발생할 수 있는 충돌 가능성을 볼 수 있는지, 그리고 도로 위의 규칙(윤리)을 알고 있는지 확인했습니다.

전문 용어를 제외한 테스트 결과는 다음과 같습니다.

큰 그림: "우리는 학습 곡선의 중간 지점에 있습니다"

학생들은 낙제하지는 않았지만, 그렇다고 아직 단독 비행을 할 수 있는 수준도 아니었습니다. 전반적인 준비도는 보통이었습니다. 이는 마치 레이싱 카의 엔진 사양에 대해 수천 개의 영상을 보고 이야기할 줄은 알지만, 아직 트랙에서 한 바퀴도 제대로 달려보지 못한 십 대 그룹과 같습니다.

연구진은 네 가지 특정 "기술"을 측정했으며, 점수가 높을수록 준비도가 높음을 의미합니다:

• 용어 숙지 (인지적 측면): 평균 점수는 25.23점(40점 만점)이었습니다. 학생들은 용어의 의미는 알고 있었지만 전문가는 아니었습니다.
• 도구 사용 (기술적 측면): 평균 점수는 28.65점(40점 만점)이었습니다. 적절한 작업에 맞는 도구를 선택하는 데는 괜찮다고 느꼈지만, 제어 장치를 완벽히 다루는 숙련가는 아니었습니다.
• 미래 예측 (예견력): 평균 점수는 10.17점(15점 만점)이었습니다. 기술이 어디로 향할지 추측할 수는 있었지만, 완전한 확신을 가지고 수정구슬을 들여다보는 수준은 아니었습니다.
• 규칙 준수 (윤리적 측면): 평균 점수는 10.31점(15점 만점)이었습니다. 환자 데이터와 개인정보 보호에 주의해야 한다는 점은 알고 있었으나, 여전히 성장할 여지가 있었습니다.

놀라운 점: 누가 무엇을 아는가?

연구진은 선배 학생이 신입생보다 더 나은 조종사인지 확인하기 위해 학생들 사이의 차이점을 조사했습니다.

성별 격차:
그들이 발견한 유일한 실질적인 차이점이었습니다. 남학생들이 "용어 숙지" 부분에서 유의미하게 높은 점수(남성 26.30 대 여성 24.30)를 기록했습니다. 논문은 이것이 남학생들이 의대에 입학하기 전부터 컴퓨터나 코딩에 더 많이 노출되었기 때문일 수 있다고 시사합니다. 그러나 실제로 도구를 사용하거나, 미래를 예측하거나, 규칙을 준수하는 문제에 있어서는 남녀 학생 모두 정확히 같은 수준이었습니다.

"경험"의 신화:
의대 6학년(거의 의사 단계)인 학생이 1학년 학생보다 AI에 대해 훨씬 더 많이 알 것이라고 생각할 수도 있습니다. 하지만 이 논문은 이를 부정합니다. 테스트 점수는 모든 학년에 걸쳐 거의 동일했습니다. 1학년이든 6학년이든 준비 수준은 같았습니다.

왜 그럴까요? 저자들은 AI가 매우 새로운 분야이기 때문에 모두가 처음부터 시작하고 있기 때문이라고 설명합니다. 고학년 학생들도 AI가 일상생활의 큰 부분을 차지하기 전의 교육 과정을 거쳤기 때문에, 저학년보다 더 많은 정규 교육을 받지 못했습니다. 병원에서의 "경험"이 AI에 대한 "경험"으로 이어지지 않은 이유는 학교 커리큘럼이 아직 따라잡지 못했기 때문입니다.

학생들이 실제로 말한 것

연구진이 구체적인 질문들을 분석했을 때, 하나의 패턴이 나타났습니다:

• "나는 할 수 있다"는 느낌: 대부분의 학생은 AI 개념을 설명하거나 도구를 사용할 수 있느냐는 질문에 "보통" 또는 "동의함"이라고 답했습니다. "매우 반대함"이라고 답한 학생은 거의 없었습니다.
• "확신할 수 없는" 영역: 상당수의 학생(약 30%~40%)은 데이터를 분석하거나 기술을 환자에게 설명할 수 있는지에 대해 중간 지점에 머물러 있었습니다.
• "매우 동의함" 영역: 학생들은 연구와 교육을 위해 AI를 가치 있게 여기는 것과, 이를 통해 정보에 접근하는 것에 대해 가장 높은 자신감을 보였습니다. 그들은 도구를 완벽하게 휘두를 수 있을지는 확신하지 못하더라도, 그 도구의 아이디어 자체는 좋아했습니다.

이 논문이 사실이 아니라고 밝힌 것

이 연구가 무엇을 찾아내지 못했는지 아는 것도 중요합니다.

• 이 연구는 고학년 학생이 자연스럽게 AI에 더 능숙하다는 것을 찾아내지 못했습니다. 논문은 학년이 준비도 점수에 차이를 만들지 않는다는 것을 명시적으로 보여줍니다.
• 이 연구는 학생들이 "전문가"라는 것을 증명하지 못했습니다. 점수는 높지 않았고 '보통' 수준이었습니다.
• 이 연구는 한 성별이 AI를 더 잘 사용한다는 것을 증명한 것이 아니라, 단지 남성이 관련 용어를 더 많이 알고 있다는 것만을 보여주었습니다.

결론: 커리큘럼을 업그레이드해야 합니다

연구진은 학생들이 우주선의 매뉴얼은 읽었지만, 아직 비행 시뮬레이터 훈련은 받지 못한 상태와 같다고 결론짓습니다. 그들은 긍정적인 태도와 기초적인 이해력을 갖추고 있지만, 더 많은 연습이 필요합니다.

이 논문은 의과대학이 단순히 AI에 대해 이야기하는 것을 넘어, 실제 의료 상황에서 AI를 어떻게 사용하는지, 그리고 까다로운 윤리적 부분까지 포함하여 실제로 가르치기 시작해야 한다고 제안합니다. 커리큘럼이 바뀌지 않는 한, 오늘날의 의대생들은 이 새로운 자동 조종 장치와 함께 비행할 것을 요구받으면서도, 여전히 "사용 설명서"를 찾고 있는 상태로 현장에 투입될 것입니다.

얼마나 확실한가요?
저자들은 자신들이 측정한 점수(정확한 수치: 25.23, 28.65 등)에 대해 매우 확신합니다. 또한 남녀 간의 "지식" 카테고리에서의 차이가 실재한다는 점을 확신합니다. 다만, 모든 연령대에서 점수가 왜 동일하게 나타나는지에 대해서는 확실히 말할 수 없으며, 관찰된 결과에 기반한 추측만을 제시할 수 있다고 인정합니다. 또한, 이 연구는 단 하나의 대학교만을 대상으로 했기에 이 결과가 전 세계 모든 학생에게 똑같이 적용되지는 않을 수 있지만, 현재 상황에 대한 매우 명확한 스냅샷을 제공한다고 언급했습니다.