Use of large language models in German general practice: A cross-sectional survey

의사의 진료실에 흐르는 정적 속에서, 흰 가운이 아닌 코드의 형태로 나타난 새로운 종류의 조수가 등장하기 시작했습니다. 이 조수는 방대한 텍스트 라이브러리를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능의 일종인 거대 언어 모델입니다. 정해진 규칙을 따르는 기존의 컴퓨터 프로그램과 달리, 이 모델들은 거의 모든 글을 읽은 매우 발전된 자동 완성 기능처럼 다음에 올 단어를 예측함으로써 질문에 답하고, 복잡한 정보를 요약하며, 문서를 초안할 수 있습니다. 수십 년 동안 의사와 환자의 관계는 증상, 병력, 그리고 돌봄을 주고받는 두 사람만의 사적인 대화였습니다. 이제 그 공간에 제3의 요소가 들어서며, 단순하지만 심오한 질문을 던지고 있습니다. 독일의 가정의들은 자신의 일상적인 업무에 이 디지털 도구를 도입하는 것에 대해 어떻게 느끼고 있으며, 이 도구가 이웃을 치료하는 결정을 내리는 데 도움을 주도록 허용할 준비가 되어 있을까요?

필립스 대학 마르부르크(Philipps-Universität Marburg)의 가정의학 연구진은 독일의 가정의들에게 직접 질문함으로써 이 질문에 대한 답을 찾고자 했습니다. 그들은 2026년 2월부터 6월 사이에 설문조사를 실시하였으며, 전국의 개인 의원, 그룹 클리닉, 의료 센터의 의사들을 초대하여 그들의 경험을 공유하도록 했습니다. 목표는 미래에 일어날 일을 추측하는 것이 아니라, 바로 그 당시에 실제로 일어나고 있는 일을 명확하게 포착하는 것이었습니다. 연구진은 설문지를 작성한 206명의 의사에게 어떤 도구를 얼마나 자주, 어떤 작업에 사용했는지 물었습니다. 또한, 이러한 도구의 사용을 저해하는 장애물은 무엇인지, 모델이 제공하는 정보를 신뢰하는지, 그리고 이 기술이 의사와 환자 사이의 유대를 어떻게 변화시킬 것이라고 생각하는지도 조사했습니다.

결과에 따르면, 이러한 디지털 조수들은 이미 풍경의 일부가 되었지만 그 역할은 여전히 정의되는 과정에 있습니다. 조사 대상 의사의 약 80%가 전문적인 업무에 거대 언어 모델을 사용한다고 답했습니다. 가장 인기 있는 도구는 ChatGPT였으며, 어떤 모델이라도 사용하는 의사 중 약 3분의 2가 이를 사용했습니다. 그러나 의사들이 이 도구들을 사용하는 방식은 상당히 구체적이었습니다. 그들은 컴퓨터가 수행하기에 당연해 보이는 작업인 환자 보고서를 작성하거나 행정 업무를 처리하는 데는 보통 이 도구들을 사용하지 않았습니다. 대신, 그들은 주로 지식 및 의사 결정 지원을 위해 이 모델들을 활용했습니다. 의사들이 생소한 희귀 질환을 접하거나 치료 계획을 재확те할 필요가 있을 때, 그들은 모델에게 정보를 요청했습니다. 의사들은 이 도구들이 낯선 의학 주제를 깊이 파고들거나, 진단적 사고를 지원하고, 치료 제안을 생성하는 데 가장 유용하다고 느꼈습니다.

이러한 사용량의 증가에도 불구하고, 의사들은 건강한 경계심을 가지고 기술에 접근했습니다. 이 모델들을 더 자유롭게 사용하지 못하게 만드는 가장 큰 장벽은 제공된 정보가 틀릴 수도 있다는 두려움이었습니다. 이 모델들은 때때로 자신만만하게 들리지만 사실은 틀린 답을 내놓는 것으로 알려져 있으며, 연구진은 이를 주요 우려 사항으로 지목했습니다. 정보의 부정확성에 대한 두려움과 더불어, 의사들은 데이터 보호와 책임 소재를 둘고 둘러싼 법적 회색 지대에 대해서도 걱정했습니다. 만약 모델이 잘못된 조언을 했다면, 그 책임은 누구에게 있을까요? 이러한 불확실성은 많은 이들이 도구를 업무 흐름에 더 깊이 통합하는 것을 주저하게 만들었습니다. 흥미롭게도, 이 모델들을 가장 빈번하게 사용하는 의사들은 일반적으로 더 젊고 전문 경력이 적었으며, 사용 빈도는 남녀 간에 차이가 없었습니다.

연구는 또한 진료가 이루어지는 순간, 즉 의사가 환자와 함께 앉아 있는 순간을 면밀히 살펴보았습니다. 의사의 41%가 환자가 방 안에 있는 동안 이 모델들을 사용한다고 인정했지만, 주목할 만한 부분은 그들 중 상당수가 환자에게 알리지 않고 사용한다는 점이었습니다. 전체 응답자의 약 26%가 상담 중에 도구를 사용하면서 이를 공개하지 않는다고 답한 반면, 공개적으로 사용한다고 답한 비율은 16%에 불과했습니다. 이러한 실제 관행과 투명성 사이의 격차는 매우 중요하며, 특히 의사 절반 이상이 환자들이 의사가 AI 도구를 사용하여 도움을 받고 있다는 사실을 알게 된다면 오히려 긍정적으로 반응할 것이라고 믿고 있다는 점을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 의사들은 환자들이 온라인에서 증상을 먼저 찾아봤다고 해서 자신을 방문하는 것을 그만둘 것이라고 생각하지 않았습니다. 대신, 그들은 모델로부터 정보를 가져온 환자들이 방문 시 더 많은 토론을 이끌어내어, 진료를 환자, 의사, 그리고 환자가 가져온 정보 사이의 삼자 대화로 바꿀 것이라고 예상했습니다.

미래의 직업적 역할에 대한 가장 안심되는 발견은 의사들의 견해였습니다. 대다수의 의사는 이러한 모델이 자신들을 대체할 수 있다는 생각을 단호히 거부했습니다. 그들은 이 도구들이 사실과 데이터를 돕는 데는 유용할 수 있지만, 공감 능력이나 복잡하고 실제적인 상황을 헤쳐 나가는 데 필요한 깊은 전문성을 복제할 수는 없다고 믿었습니다. 대부분의 의사는 이 도구들에 대한 자신의 지식이 여전히 다소 낮다고 느꼈으며, 대다수가 이 도구들을 안전하고 효과적으로 사용하는 방법에 대한 공식적인 교육을 받은 적이 없었습니다. 그럼에도 불구하고 배움에 대한 열망은 강했습니다. 거의 3분의 2가 향후 교육 세션에 참여할 의사가 있다고 밝혔습니다.

앞으로를 내다보며, 조사 대상 의사들은 이 도구들이 오늘날의 청진기나 컴퓨터처럼 일차 의료의 표준적인 부분이 될 것이라고 예상합니다. 그들은 기술이 개선되고 관련 규칙이 명확해짐에 따라 이 도구들을 더 자주 사용할 것으로 기대합니다. 이 연구는 인공지능이 가정의학에 통합되는 것이 '만약'의 문제가 아니라 '어떻게'의 문제임을 시사합니다. 이는 기술이 더 신뢰할 수 있고, 법적 프레임워크가 명확하며, 인간 중심의 돌봄이 진료의 중심에 남을 수 있도록 보장하는 교육이 제공되는 한, 의사들이 자신의 업무를 더 쉽고 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 이끄는 과정 속에서 천천히 진행될 것입니다.