생성형 인공지능 ChatGPT의 등장으로 각 산업계는 ChatGPT가 가져올 긍정적, 부정적 영향을 따져보는 데 여념이 없다. 의료분야 역시 ChatGPT가 피할 수 없는 미래로 떠올랐다. 하지만 ChatGPT가 헬스케어 시장에 어두운 그림자를 드리울 수도 있다는 의견이 나와 관심을 끌고 있다. 

생성형 인공지능 ChatGPT가 헬스케어 시장에 어두운 그림자를 드리울 수도 있다는 의견이 나와 관심을 끌고 있다. 

미국의 싱크탱크인 브루킹스연구소는 최근 보고서를 통해 “얼핏 ChatGPT가 의료시스템의 미래처럼 보이지만, 의료서비스의 시장 구조를 고려하면 ChatGPT는 상호운용성과 공정성 면에서 암울하다”고 전망했다.

연구소는 이 같은 전망의 근거로 미국 헬스케어 시장의 공급자 특성을 들었다. 현재 미 헬스케어 시장은 대부분 기존 공급자들로 구성돼 있다. 공급자들은 각각의 시장을 분할한 채 다른 공급자와 경쟁하지 않는다. 이 같은 상호운용성 부족은 미 의료시스템의 문제 중 하나라는 지적이다. 

하지만 코로나19 팬데믹 이후 급격한 기술, 경제, 사회적 변화가 뒤따랐다. 원격 의료가 보편화되고 이 같은 변화의 결과로 전통적인 의료시장의 지역경계에 국한하지 않는 새로운 경쟁자들도 속속 등장했다. 

Amazon과 OneMedical 등이 대표적이다. 이들 회사는 환자와 의료 제공자 간 상호 작용 촉진을 위해 대규모 언어 모델을 사용하는 데 필요한 리소스, 지식, 관심 및 인센티브를 보유하고 있다.

예를 들어 OneMedical은 인간 의사와 구분할 수 없을만큼 환자에게 특정 질병의 정확한 의학적 조언을 제공하는 방대한 양의 의료 데이터로 훈련한 AI를 활용한다. 

그러나 기존의 의료 제공자들은 의료 데이터 보호 강화를 내세우며 기술 회사의 서비스 시작을 지연시키고자 의료 데이터를 공유하지 않는다. 데이터를 공유하면 지금까지 경쟁이 없던 자신들의 비즈니스 모델에 실질적인 위협으로 다가오기 때문이다.

따라서 이들은 데이터 교환을 최소화하려고 할 뿐만 아니라 법적, 또는 로비 전략으로 상호 운용성을 방해하려고 노력한다는 게 보고서 내용이다.

또 이들 의료 제공자들이 여전히 기득권을 유지하기 위해 자신들만이 갖고 있는 데이터를 토대로 AI 프로그램을 만들 수도 있으나, 이들 프로그램은 일부 데이터로만 훈련했기에 품질과 진단 정확도가 감소할 것으로 연구소는 내다봤다. 

ChatGPT 같은 생성성 AI 등장이 오히려 의료서비스 발전을 저해하지 않기 위해선 무엇보다 정부의 역할이 크다고 연구소는 강조했다. 

연구소는 “많은 의료 제공자들이 기술 회사와 의료 데이터를 공유하는 것을 꺼리는 점을 감안해 정부는 의료 데이터의 자유로운 흐름을 차단하지 못하도록 규칙을 시행하고, 또 의료데이터 공유에 대한 금전적 인센티브를 약화시킨 이전의 규정은 개정해야 한다”고 전했다. 

연구소는 장기적으로 가치 기반 지불 모델에 초점을 맞추는 것이 중요하다고 강조했다. 정부는 공급자가 AI 및 원격 의료를 포함한 기술을 사용해 서비스를 최적화할 기회를 적극적으로 찾도록 장려해야 하며, 이같은 접근 방식이 의료 제공자와 환자에게 가장 적합한 기술을 채택할 수 있는 자유를 보장할 것이라고 덧붙였다.