챗GPT(ChatGpt) 등 이른바 생성형 AI(Generative AI)를 업무 현장을 위한 툴(Tool)에 적용시키려는 노력이 활발해지고 있다. 생성형 AI는 머신러닝을 통해 이용자의 특정 요구에 따라 결과를 만들어내는 인공지능이다. 데이터 원본을 통한 학습으로 소설, 이미지, 비디오, 코딩, 시, 미술 등 다양한 콘텐츠 생성에 이용된다. 한국에서는 2022년 노벨 Novel AI)의 그림 인공지능 등장으로 주목도가 높아졌다. 해외에서는 미드저니, 챗GPT등 여러 모델을 잇달아 공개하면서 화제의 중심이 되고 있다.

의사(clinicians)를 위한 전문가용 소셜 미디어 네트워크 서비스 ‘독시미티(Doximity (DOCS))가 2023년 2월 10일 의학 진료 관련 전문 용어에 훈련된 위한 챗GPT 사이트의 베타 버전을 공개했다. 닥스GPT(docsGPT)로 불리는 이 생성형AI는 독시미티의 무료 팩스 서비스와 연동되는 툴이다.

닥스GPT의 작동 방식은 챗GPT와 동일하다. 궁금한 것을 질문하면 닥스GPT가 답한다.

https://www.doximity.com/docs-gpt

닥스GPT에 대한 상세 내용은 이 회사의 3분기 실적 발표 당시 공개됐다.

닥스GPT는 이미 실제 의료 현장에 사용할 수 있을 정도의 ‘메디컬 명령어(메디컬 프롬프트 medical prompts)’ 데이터 베이스를 구축한 것으로 알려졌다. 이제 웬만한 질문에는 답변을 낼 수 있다는 이야기다. 병원은 보험사에 제출할 자료도 만들 수 있다.

만약 보험 회사가 특정 병에 대해 보험료를 지급하길 거부했다면 ‘지급 거부 재승인 요청(Cigna Rx Denial Appeal)’ 등과 같은 명령어를 선택하면 닥스AI로부터 답을 얻을 수 있다.이 답은 관련 환자의 세부 기록과 함께  보험사에 전송돼 거부 결정을 재검토하고 처방전(the prescription)을 승인할 것을 촉구한다. 또 이메일 등을 통해 환자에게도 같은 내용이 전성된다. 이 회사 제프리 탄그니(Jeffrey Tangney)는 악시오스와의 인터뷰에서 “ 독시티미 엔지니어들은 지난 2022년부터 의사들과 협업해 닥시GPT를 실제 의료 현장에 사용할 수 있도록 협업해왔다.”고 말했다.

병원 진료 업무 프로세스 자동화 기술(Health care workflow automation tech)은 팬데믹 이후 의료 인력 수급에 빨간 불이 켜지고 예산이 줄어들자  최근 시장에서 가장 각광받는 테크놀로지다.

THL 총괄 이사 조쉬 넬슨(Josh Nelson)은 악시오스와의 인터뷰에서 “병원 진료 업무 개선 테크놀로지는 팬데믹 이후 많은 문제가 발생하고 있는 노동력과 공급 부족, 비효율성 등을 상당수준 해결해 줄 조력자”이라고 말했다. 실제 챗GPT는 의료 상담 및 진료 현장을 바꿀 게임 체인저가 될 가능성이 높다는 지적도 있다.

[의학 보조원으로의 생성형 AI 필요성 증가]

의료 분야에서 챗 GPT의 사용 사례는 닥스GPT뿐만은 아니다. 악시오스는 최근 기사에서 생성형 AI가 도울 수 있는 의료 현장을 묘사했다.

1 생성형 AI는 의료인들을 위한 ‘디지털 보조원’로 사용될 수 있다. 환자 내방 시 의료 정보에서 필요한 데이터만 뽑아 환자 문진의 효율성을 높여줄 수 있다. 또 진료 진행 상황 및 퇴원 수속, 환자 상태 체크 등 등을 환자의 전자 건강 기록에 자동 입력할 수도 있다.

2 처방전 필요 의약품, 시술 사전 허가, 진료 증명서를 자동으로 작성할 수 있다. 수술이나 시술 전후에 환자에게 관리 지침을 제공하고 환자 질문에도 AI가 응답할 수 있다. 환자를 다른 병원이나 의사에게 전원시키거나 및 투약에 대한 문서 작성도 가능하다.

3 AI는 의료 맞춤 식단(medically tailored meals (MTMs)) 설계에도 AI는 될 전망이다. 예를 들어 당뇨병 환자를 위한 처방 식단 개발 이후,  식사 메뉴와 재료 리스트를 작성하도록  AI에게 명령할 수도 있다.

그러나 우려도 많다. 오픈AI도 지난 2022년 11월 챗GPT가 완전하지 않고 성능이 다양하며 질문에 따라 매우 다양한 결과가 나올 수도 있다고 경고했다. 오픈AI 얼라언스 대표(head of alignment) 얀 레이크(Jan Leike)는 악시오스와의 인터뷰에서 “AI는 가짜 긍정과 거짓 부정을 모두 특성으로 가지고 있다”며 외형적인 툴에만 의존해서는 안 된다고 경고했다.

또 다른 이슈는 AI는 항상 답을 한다는 것이다. 잘못된 질문이라도 AI는 늘 답을 제시한다. 그러나 오해의 소지가 있는 답은 의료 현장에서 오히려 독이 될 수 있다. 이에 전문가들은 특히, 실제 병원에서는  AI적용에 보다 신중해야 한다고 조언하고 있다. 닥스GPT도 질문에 답을 하기 전 검토하고 편집할 수 있는 시스템 적용을 검토 중이다.

아울러 닥스GPT는 수익 달성 루트가 불투명하다. 악시오스는 “의료 전문가들이 이용하는 플랫폼을 구축한 뒤 구독이나 광고 기반으로 수익을 낼 수 있을 것”이라고 분석했다.

한편, 챗GPT는 생성형 사전 훈련 변환기(generative pre-trained transformer (GPT))로 알려진 자연어 처리 모델을 베이스로 한 AI 기반 챗봇이다. 이 툴은 딥러닝을 기술을 이용, 간단한 텍스트 명령어(simple text prompts) 상황에서 인간과 같은 답변이 가능하다.

오픈 AI는 2022년 11월 챗GPT를 일반버전으로 출시했고 마이크로소프트는 2023년 2월 자신들의 검색 플랫폼에 이를 적용하겠다고 밝혔다. 또 다른 기업들이 챗GPT를 기반으로 한 제품을 만들 수 있도록 이를 공개하겠다고 설명했다. 실제 마이크로소프트는 그들의 검색엔진 ‘빙(Bing)’에 챗GPT를 탑재했다.

구글도 AI에 적극적으로 나서고 있다. 챗GPT 출시 1개월이 채 지나지 않은 시점에 구글은 회사 내부에 '코드 레드'(위기 경고)를 발령하고, 2023년 AI 업무 전면 조정을 예고했다. 또 AI 챗봇을 개발 중인 스타트업 앤스로픽에 4억달러를 투자했으며, 챗GPT에 맞서는 AI 챗봇 '바드'를 공개했다. 구글은 올해 안에 새로운 AI 서비스 20여 개를 출시하면서 AI 챗봇과 구글 검색을 연동한다는 방침이다. 오픈AI는 챗GPT에서 기능을 업그레이드한  GPT-4를 연내 출시한다는 목표다.