Development and Validation of a Localized Large Language Model for Preoperative Anesthesia Planning: Protocol for a Retrospective Observational Study and Clinical Turing Test
이 논문은 이스티샤리 병원의 역사적 마취 기록 3,000건을 바탕으로 미세 조정된 국소 거대 언어 모델을 개발하고, 이를 통해 생성된 수술 전 마취 계획을 회고적 "임상 튜링 테스트"를 통해 인간 전문가의 기준에 따라 안전성과 정확성을 검증하는 프로토콜을 개설한다.
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환자가 수술실에 들어가기 전, 마취과 의사는 복잡한 정신적 과업을 수행해야 합니다. 그들은 환자의 병력, 현재의 활력 징후, 그리고 곧 진행될 수술의 특수한 요구 사항들을 파악한 뒤, 이 사실들을 엮어 환자를 잠들게 하고 통증이 없도록 유지하기 위한 하나의 안전한 계획을 만들어냅니다. 이 과정은 빠른 사고와 깊은 지식을 필요로 하지만, 의사가 피곤하거나 서로 다른 의사들이 동일한 정보를 약간씩 다르게 해석할 때 인간의 실수가 발생하기 쉽습니다. 최근 몇 년 동안 컴퓨터는 혈압 저하를 예측하거나 약물 펌프를 자동으로 관리하는 것과 같은 의료 업무를 돕기 시작했습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)로 알려진 새로운 유형의 컴퓨터 프로그램은 다른 능력을 갖추고 등장했습니다. 이 프로그램들은 방대한 양의 텍스트를 읽고 인간 전문가처럼 들리는 새로운 텍스트를 작성할 수 있습니다. 이러한 도구들은 이미 연구와 테스트에 사용되고 있지만, 특정 병원의 고유한 규칙과 관행을 사용하여 위험한 실수를 저지르지 않고 실제 맞춤형 의료 계획을 안전하게 작성할 수 있다는 것을 입증한 사람은 아직 없습니다.
요르단 암만의 이스티샤리 병원(Istishari Hospital)의 한 연구자는 이 아이디어를 테스트하기 위해 나섰습니다. 그들은 컴퓨터에게 수천 건의 실제 과거 사례를 학습시켜 시니어 마취과 의사처럼 행동하도록 가르칠 수 있는지 확인하고 싶었습니다. 그들의 목표는 인간이 하는 것과 똑같이 완전한 마취 계획 초안을 작성할 수 있는 특화된 컴퓨터 프로그램인 '디지털 펠로우(digital fellow)'를 만드는 것이었습니다. 이를 위해 그들은 병원에서 진행된 3,000건의 환자 기록을 수집했습니다. 이 기록들은 디지털 파일이 아니라 환자의 키, 몸무술, 심장 병력, 폐 상태, 그리고 수술 중에 인간 팀이 사용했던 정확한 약물과 기도 확보 도구 등이 적힌 물리적인 종이 문서였습니다. 주니어 의사들과 인턴들로 구성된 팀은 모든 종이 기록을 일일이 직접 읽으며 모든 정보를 보안 디지털 데이터베이스로 옮겨 적었습니다. 그들은 이름과 식별 가능한 세부 정보를 모두 제거하여, 오직 의학적 사실과 그에 따른 치료 계획만을 남겼습니다.
이 방대한 데이터 수집이 완료되자, 연구자는 강력한 컴퓨터 모델을 사용하여 이를 학습시켰습니다. 컴퓨터는 해당 병원이 마취를 처리하는 방식의 패턴을 학습하도록 지시받았습니다. 컴퓨터는 해당 병원의 시니어 컨설턴트 역할을 수행하며, 학습한 데이터를 바탕으로 어떤 환자에 대해서도 새로운 계획을 작성하도록 설정되었습니다. 이 계획은 수술 전 환자 준비, 환자를 잠재우고 호흡을 관리하는 방법, 수술 중 상태를 안정적으로 유지하는 방법, 그리고 수술 후 깨우고 통증을 관리하는 방법이라는 네 가지 주요 영역을 다루어야 했습니다. 연구자는 단순히 컴퓨터가 추측하게 두지 않았습니다. 그는 이 시스템이 자신의 병원에서 존재하지 않는 사실을 꾸며내거나 존재하지 않는 치료법을 제안하는 것을 방지하기 위해, 실제로 해당 기관의 인간 의사들이 내린 성공적인 결정들을 기반으로 시스템을 구축했습니다.
컴퓨터의 작업이 얼마나 훌륭한지 확인하기 위해, 연구자는 사람이 쓴 것인지 기계가 쓴 것인지 맞히는 데 도전하는 게임과 유사한 블라인드 테스트를 조직했습니다. 그들은 일련의 환자 사례들을 선정하여 시니어 마취과 의사들에게 보여주었습니다. 전문가들에게는 두 가지 서로 다른 계획이 제공되었는데, 하나는 수년 전 인간 의사가 작성한 원래의 계획이었고, 다른 하나는 컴퓨터가 새로 작성한 계획이었습니다. 전문가들은 어떤 것이 무엇인지 알지 못했습니다. 그들은 안전성(위험한 오류가 있는지 확인)과 완결성(필요한 모든 단계가 포함되었는지 확인)을 기준으로 계획을 심사하도록 요청받았으며, 마지막으로 어떤 계획이 컴퓨터에 의해 작성되었는지 추측해야 했습니다.
이 연구는 현재 프로토콜 단계, 즉 연구가 어떻게 수행될지에 대한 상세한 계획 단계이며 최종 결과 보고서가 아닙니다. 연구자는 만약 이 컴퓨터 모델이 3,000건의 실제 지역 사례를 통해 학습된다면, 인간 전문가가 작성한 것만큼이나 안전하고 정확한 계획을 만들어낼 것이라고 제안합니다. 그들은 이 접근 방식이 컴퓨터가 정보를 지어내는 문제인 '환각(hallucination)' 현상을 줄여줄 것이라고 믿는데, 이는 컴퓨터가 자기 병원의 실제 관행에 근거하고 있기 때문입니다. 만약 테스트 결과 전문가들이 인간의 계획과 컴퓨터의 계획을 구별하지 못한다면, 이는 이 기술이 언젠가 의사들이 일상적인 계획을 작성하는 무거운 정신적 노동을 대신 처리해 줌으로써, 그들이 서류 작업보다 환자에게 더 집중할 수 있도록 도울 수 있음을 시사합니다. 또한 이 프로젝트는 수천 건의 오래된 종이 기록을 읽는 어려운 작업을 데이터 입력을 담당하는 주니어 의사들에게 학습 경험으로 전환하여, 그들이 데이터베이스를 구축하는 동안 멘토들의 결정을 공부하도록 유도하는 것을 목표로 합니다.
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