진료실에 들어온 의료 LLM, 실제로 바뀐 것과 안 바뀐 것

2026년 9월 9일 · 메디뷰

요약

의료 LLM은 진단보다 진료 기록, 퇴원 안내문, 환자 메시지 답장의 초안 작성에 먼저 들어왔다. 초안은 의사가 읽고 고친 뒤 서명하는 것이 원칙이다.
의료 LLM이 기록부터 들어온 것은 그 일에 시간이 가장 많이 들기 때문이다. 2016년 연구에서 미국 외래 의사는 진료 시간의 27%를 환자를 마주하는 데, 49%를 전자 기록과 책상 일에 썼다.
언어모델은 의사 시험의 합격 점수를 넘지만 진단에는 아직 쓰지 못한다. 없는 사실을 그럴듯하게 지어낼 수 있어 잡아낼 사람이 있어야 하고, 언어모델로 진단하는 기기의 허가 기준도 아직 정해지는 중이다.

진단보다 기록에 먼저 들어왔다

미국 대형 병원 여럿이 진료 중 대화를 듣고 기록 초안을 만드는 도구를 쓰기 시작했다. 의사가 환자와 이야기하면 모델이 듣고 있다가 진료 기록을 써 두는 방식이라 「앰비언트」라고 부른다. 국내 대학병원도 같은 방식을 시범으로 돌리고 있다.

퇴원 안내문 초안, 상담 내용 요약, 환자가 보낸 메시지에 대한 답장 초안도 같은 부류다. 어느 것이든 모델이 쓴 것을 의사가 읽고 고친 뒤 서명하는 것이 원칙이다.

기록에 먼저 쓰이는 것은 그 일에 시간이 가장 많이 들기 때문이다. 미국 외래 의사의 하루를 재 본 2016년 연구에서 환자를 마주 보는 시간은 27%였고, 전자 기록과 책상 일에 쓰는 시간은 49%였다. 진료 뒤 집에서 기록을 마저 쓰는 시간은 따로였다.

이 시간을 모델이 덜어 주면 병원은 당장 이득을 본다. 진단을 돕는 모델은 얼마나 정확한지 오래 검증해야 하지만, 기록을 돕는 모델은 의사가 읽고 고치면 되니 도입 문턱이 낮다.

의사 시험 문제를 풀게 하면 모델은 합격 점수를 넘는다. 그런데도 진단에 쓰지 못하는 것은 시험과 진료가 다르기 때문이다. 시험은 정답이 있는 문제를 한 번 풀지만, 진료는 정보가 모자란 채로 여러 번 판단하고 그 결과를 책임진다.

모델은 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 일이 있고, 그것을 잡아낼 사람이 없으면 위험하다. FDA가 허가한 AI 기기 목록에서 대형 언어모델로 진단을 내리는 기기는 찾기 어렵다. 허가 기준 자체가 아직 정해지는 중이다.

환자 쪽에서 느끼는 것은 「안내문이 읽기 쉬워졌다」「메시지 답장이 빨라졌다」 정도다. 진단이 빨라졌거나 정확해졌다고 느낄 단계는 아니다.

병원이 기록에 모델을 쓴다면 그 기록을 의사가 읽고 서명하는지는 확인해 둘 만하다. 초안을 그대로 저장하는 병원과 고쳐서 저장하는 병원은 같은 도구를 써도 결과가 다르다.

의료 LLM은 「의사를 대신하는 AI」가 아니라 「의사의 문서 일을 줄이는 AI」로 먼저 자리 잡는다. 기사 제목이 앞의 것을 말할 때 본문은 대개 뒤의 것을 말하고 있다.

기록이 편해져 남은 시간이 환자에게 돌아가는지, 진료 건수를 늘리는 데 쓰이는지는 병원이 정한다.