[메디게이트뉴스 이지원 기자] 초거대언어모델(LLM)을 활용한 생성형 AI가 환자 커뮤니케이션과 의사 업무 간소화에 효과적인 것으로 나타났다. AI 챗봇이 의사보다 더 공감하는 언어를 사용해 의사-환자 간의 소통 능력을 높이고, 의사 업무를 간소화해 번아웃 발생을 줄인다는 의견이다.

뉴욕대학교 의과대학 윌리엄 알 스몰(William R. Small) 임상조교수 등 연구진은 7월 16일 미국의사협회지(JAMA)를 통해 생성형AI 챗봇이 의사-환자의 커뮤니케이션을 지원할 수 있는지를 분석한 '환자의 인바스켓 메시지에 대한 대규모 언어 모델 기반 응답(Large Language Model–Based Responses to Patients’ In-Basket Messages)'을 공개했다.

코로나19 대유행 이후 디지털 이용 등이 활발해지면서 의사의 근무시간 외 업무가 늘어났다. 특히 전자건강기록(EHR)의 커뮤니케이션 도구인 환자 인바스켓 메시지 관리 부담이 증가했으며, 이로 인해 많은 의사가 번아웃을 경험한 것으로 나타났다.

이에 윌리엄 교수 연구진은 생성형 인공지능(AI) 챗봇이 희사-환자 커뮤니케이션 향상에 도움을 줄 수 있는지에 대한 연구를 진행했다. 연구는 16명의 의료 전문가가 344명의 환자가 보낸 인바스켓 메시지에 ▲의사가 답변을 단 것과 ▲인공지능이 답변을 단 것을 무작위로 검토하는 방식으로 진행됐다.

연구 결과 의사가 작성한 답변과 생성형 AI의 답변 모두 긍정적인 평가를 받았다. 생성형 AI의 답변은 정확도, 완전성, 관련성 등의 측면에서 의사의 답변과 큰 차이가 없었다. 환자와의 커뮤니게이션에서는 더 높은 평가를 받았다. 의사보다 더 공감하고, 긍정적인 언어 등을 사용했기 때문이다.

하지만 관련성이 부족한 답변과 장황한 설명으로 인한 가독성 측면에서는 비판적인 의견이 있었다.

연구진은 "생성형 AI의 인바스켓 대응은 의사보다 더 잘 정보를 전달하고, 공감하는 것으로 나타났다. 이는 의사와 환자의 소통을 향상할 수 있는 잠재력이 있다는 의미다. 하지만 의사의 답변보다 가독성이 떨어져 일부 문해력이 낮은 환자에게는 어려움이 있을 수 있다"고 설명했다.

이어 연구진은 "인바스켓 메시지의 증가로 의사 업무 부담이 증가하는 가운데, 생성형 AI 초안 응답 작성은 의료진의 부담을 완화하는 데 도움이 될 수 있다"며 "의사와 생성형 AI의 응답을 평가한 의료진은 일관되게 생성형 AI의 커뮤니케이션에 긍정적으로 답했다. 또 정확도에 있어서는 의사 응답과 일치한다고 답했다. 이는 생성형 AI의 유용성을 뒷받침한다"고 했다.