[태그:] 생성형AI

  • 국립중앙의료원, ‘의료기사를 위한 의료행정 관리 역량 강화 과정’ 교육 개최

    국립중앙의료원, ‘의료기사를 위한 의료행정 관리 역량 강화 과정’ 교육 개최

    제공 : 국립중앙의료원
    제공 : 국립중앙의료원

    국립중앙의료원(원장 서길준) 공공보건의료교육훈련센터(센터장 오영아)는 지난 4월 29일(화)과 4월 30일(수) 양일간 서울 중구 호텔스카이파크 킹스타운 동대문점에서 '의료기사를 위한 의료행정 관리 역량 강화 과정'을 개최했다.

    이번 교육에는 강원특별자치도 영월의료원, 전라북도 남원의료원 등 19개 공공의료기관에 재직 중인 의료기사 22명이 참석했다. 공공의료기관 의료기사로서 조직의 발전 방향을 모색하고 현업에 적용 가능한 의료행정 실무 역량을 제고하기 위해 기획하였다.

    세부 주제로는 ▲보건의료정책의 현주소와 발전 방향 ▲마스터가 알려주는 의료행정 실제 노하우 ▲현장 속 이야기로 풀어보는 공공의료의 미래 ▲의료기관 인증평가 대비를 위한 가이드라인 ▲조직 내 갈등 원인 파악을 통한 인적 자원 관리 전략 ▲디지털 보건행정과 생성형 AI 활용법 ▲빠른 퇴근을 위한 공문서 작성법 실무로 구성되었으며, 의료행정 관리 전략에 대한 이해도를 높이고, 효율적인 공문서 작성을 위한 구체적인 방법이 제시되었다.

    교육을 수강한 한 수강생은 “보건의료 정책의 흐름을 이해하는 데 큰 도움이 되었고, 공문서 작성에 대한 실질적인 노하우를 배울 수 있어 현장에서 유용하게 활용할 수 있을 것 같다”고 밝히기도 했다.

    국립중앙의료원 공공보건의료교육훈련센터는 2023년부터 전국 공공의료기관 의료기사를 대상으로 한 특화 교육을 운영하고 있으며, 올해 연간 총 8개 과정을 운영할 계획이다.

    오는 5월과 6월에는 ‘임상병리사를 위한 분자진단 역량 강화 과정’과 ‘작업치료사를 위한 일상생활활동(ADL) 중재 역량 강화 과정’이 각각 개최된다. 자세한 내용은 공공보건의료교육훈련센터 홈페이지(www.edunmc.or.kr)에서 확인할 수 있다.

    국립중앙의료원 공공보건의료교육훈련센터 오영아 센터장은 “공공의료기관 의료기사들이 본 교육을 통해 의료 행정 관리 역량을 강화하고, 조직의 발전 방향을 모색함으로써 기관 간 지식 공유 및 긍정적인 네트워크 구축이 계속되기를 기대한다”고 밝혔다.

    제공 : 국립중앙의료원
    제공 : 국립중앙의료원

     

  • 생성형 AI 진단 능력, 일반의와 비슷한 수준

    생성형 AI 진단 능력, 일반의와 비슷한 수준

    이미지 출처 : Motion Elements
    이미지 출처 : Motion Elements

    생성형 AI는 의학 분야에서도 많은 주목을 받고 있다. 생성형 AI를 어디까지 활용할 수 있는지를 두고 다양한 연구가 이루어졌다. 그중에는 서로 다른 관점으로 첨예하게 대립하는 주제도 있다. 대표적인 것이 ‘생성형 AI 진단’일 것이다. 의료 현장에서 생성형 AI 진단 능력과 AI 활용 가능성을 분석하고자 진행한 메타 연구 결과를 소개한다.

     

    생성형 AI 진단 능력 메타 연구

    일본의 오사카 수도대학 의학연구과에서는 ‘AI가 실제 의료 환경에서 얼마나 활용될 수 있는지’, 그리고 ‘의료 전문가의 역량과 비교했을 때 어떤 차이가 있는지’ 등을 파악하기 위한 메타 연구를 실시했다. 

    연구팀은 2018년 6월부터 2024년 6월까지 6년간 생성형 AI 진단 능력을 주제로 발표된 논문들을 수집·분석했다. 연구팀에 따르면 총 18,371개 연구를 확인했으며, 그중 10,357개가 서로 중복된 연구였기에 최종적으로 83편의 연구 논문을 대상으로 메타 분석을 실시했다.

    연구팀이 분석한 논문들에서 가장 빈번하게 다룬 대규모 언어 모델(LLM)은 단연 ‘챗GPT’였으며 그중 GPT-4 모델과 GPT-3.5 모델이 평가 대상으로 가장 흔하게 다뤄졌다. 이 연구결과는 <네이처(Nature)>의 디지털 헬스케어 분야 파트너 저널인 <NPJ 디지털 메디신(NPJ Digital Medicine)>에 게재됐다. 

     

    생성형 AI 진단, 일반의와 비슷한 수준

    메타 연구에 기반한 평가 결과, 전문의의 진단 정확도가 생성형 AI 진단 정확도에 비해 15.8% 더 높은 것으로 나타났다. 생성형 AI의 진단 정확도는 평균 52.1%(95% 신뢰구간은 47.0~57.1%)로 나타났다. 

    이중 최신 생성형 AI 모델의 경우, 전문의가 아닌 일반의와 거의 비슷한 정확도를 보이기도 했다. 일반의 진단 정확도는 평균 52.7%로 생성형 AI 평균보다 0.6% 더 높게 나타났다. 다만 이는 평균적인 값이며 GPT-4, GPT-4o, Llama 3 70B, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 등 일부 모델은 일반의보다 약간 더 높은 정확도를 보였다.

    연구팀을 이끈 의학연구과 히로타카 타키타 박사는 “이번 연구 결과는 생성형 AI 진단 능력이 전문의 취득 전 일반 의사들과 거의 동등하다는 근거로 볼 수 있다”라며 “이는 의학 교육에 활용할 수도 있고, 의료 자원이 부족한 지역에서 유용하게 쓰일 수 있을 것”이라고 이야기했다.

    다만, 타키타 박사는 생성형 AI의 진단 능력을 보다 세밀하게 검증하기 위해, 더욱 복잡한 임상 시나리오를 대상으로 한 평가, 실제 의료 기록을 바탕으로 한 성과 평가 등이 필요하다고도 말했다. 또한, AI 의사결정의 투명성을 높이고, 다양한 특성을 가진 환자 그룹을 대상으로 검증하는 등의 추가 연구도 필요하다고 강조했다.

    생성형 AI 진단 정확도는 일반의와 비슷한 수준인 것으로 나타났다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    생성형 AI 진단 정확도는 일반의와 비슷한 수준인 것으로 나타났다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

  • 식약처, 해외 규제 정보 제공으로 K-뷰티 해외진출 지원

    식약처, 해외 규제 정보 제공으로 K-뷰티 해외진출 지원

    ​AI 코스봇은 지난 1월 2일부터 시작해 오는 12월 31일까지 시범 운영된다. / 출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처
    ​AI 코스봇은 지난 1월 2일부터 시작해 오는 12월 31일까지 시범 운영된다. / 출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처

    식품의약품안전처(처장 오유경, 이하 식약처)는 국내 화장품 기업의 해외 진출을 지원하기 위해 '화장품 글로벌 규제조화 지원센터(https://helpcosmetic.or.kr, 이하 화장품 지원센터)'를 통해 관련 정보를 제공한다고 밝혔다.

     

    글로벌 진출 돕는 올인원 플랫폼 지향

    화장품 지원센터는 ▲해외 화장품 인허가 제도 ▲수출 안내서 ▲AI 코스봇 ▲관련 교육자료 등을 제공하기 위한 온라인 플랫폼이다. 수출국별 화장품 규제에 관한 전문가의 동영상 교육부터, 약 23개국의 화장품 관련 법령과 지침 등 공식 자료 원문과 일부 번역본도 제공한다.

    또한, 국내를 포함해 10개국에서 화장품에 포함해서는 안 되는 '사용제한 원료'에 대한 정보를 제공하고 있다. 이밖에 AI 기술을 기반으로 해외 법령을 학습한 화장품 규제 관련 맞춤형 상담 챗봇(AI 코스봇)도 이용할 수 있다.

    기존의 시나리오 기반 상담 챗봇에서 생성형 인공지능(AI) 기술을 접목한 ‘AI 코스봇’은 시범 운영하며 다양한 해외법령 등의 정보를 질문 맞춤형으로 확인할 수 있어, 영업자는 수출국 규제 정보를 더욱 효율적으로 제공받을 수 있다.

    이밖에 미국, 캐나다, 브라질, 유럽 등 8개국이 정회원으로 있는 국제 화장품 규제조화 협의체(ICCR)의 활동 보고서도 확인할 수 있다.

    AI 코스봇은 지난 1월 2일부터 시작해 오는 12월 31일까지 시범 운영된다. / 출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처
    AI 코스봇은 지난 1월 2일부터 시작해 오는 12월 31일까지 시범 운영된다. / 출처 : 화장품 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 캡처

     

    최신 정보 및 신흥 시장 정보 제공

    화장품 지원센터에서는 국내·외 화장품 규제 정보와 수출국별 인허가 절차에 관한 정보 등을 제공한다. 식약처는 올해 기존 주요 수출국인 미국과 중국 등에 대한 최신 규제 정보와 함께, 최근 수출국이 점차 다변화되고 있는 흐름을 반영해, 중동과 남미 등 수출 전망이 높은 신흥 시장에 대한 정보까지 다양하게 업데이트한다는 계획이다.

    이밖에 플랫폼을 통한 교육도 제공할 예정이다. 2024년에는 수출국 인허가 규제 교육 및 세미나를 18회 실시했으며, 총 5,154명이 참여한 바 있다. 특히, 2024년 미국 식품의약국(FDA) 화장품 담당 과장이 현장과 온라인으로 직접 미국 화장품 규제 전반을 설명하고 질의응답을 진행하여 업계에 필요한 정보가 제공된 점이 높은 평가를 받은 바 있다.

    식약처는 올해도 역시 아랍에미리트, 브라질 등 수출 대상국별 규제와 인허가 절차 등에 대한 온라인 교육(웨비나)을 4월부터 약 16회 이상 개최할 예정이다. 웨비나는 누구나 사전등록을 통해 참여할 수 있다.

    한편, 식약처는 업계 요청을 반영하여 사우디아라비아, 중국, 대만, 일본 4개국에 대한 수출안내서를 마련하고, 콜롬비아, 미국, 일본, EU의 관련 규정을 번역하여 제공한다.

    화장품 지원센터는 '식약처 대표 누리집(www.mfds.go.kr)'에 접속한 후, 정책정보 → 화장품 정책정보 → '화장품 글로벌 규제조화 지원센터 바로가기'를 통해 접속할 수 있다.

    식약처 홈페이지 상단의 '정책정보'에서 아래쪽 '화장품 글로벌 규제조화 지원센터' 메뉴를 통해 접속할 수 있다. / 출처 : 식약처 홈페이지 캡처
    식약처 홈페이지 상단의 '정책정보'에서 아래쪽 '화장품 글로벌 규제조화 지원센터' 메뉴를 통해 접속할 수 있다. / 출처 : 식약처 홈페이지 캡처

     

    <본 기사는 식품의약품안전처에서 2025년 3월 27일 작성하여 공공누리 제1유형으로 개방한 자료를 활용하여 작성되었습니다.>

     

  • 식약처 홈페이지, ‘지능형 검색 서비스’ 시범 운영 중

    식약처 홈페이지, ‘지능형 검색 서비스’ 시범 운영 중

    ​상단의 '법령/자료' 메뉴를 클릭해 세부 메뉴 중 '공무원지침서/민원인안내서'로 접근해도 이용할 수 있다. / 출처 : 식품의약품안전처 홈페이지식약처 누리집(홈페이지) 메인 상단에 배너가 있다. 현재는 부처 공지사항 배너로도 걸려 있다. / 출처 : 식품의약품안전처 홈페이지
    ​상단의 '법령/자료' 메뉴를 클릭해 세부 메뉴 중 '공무원지침서/민원인안내서'로 접근해도 이용할 수 있다. / 출처 : 식품의약품안전처 홈페이지

    식품의약품안전처(이하 식약처)는 누리집(홈페이지)에서 인공지능(AI)을 활용한 ‘지능형 검색 서비스’를 19일(수)부터 시범 개방했다고 밝혔다. 식약처 누리집 초기화면 상단의 ‘지능형 검색 서비스’ 배너를 통해 이용할 수 있다.

     

    민원 안내 등 시범 적용

    지능형 검색 서비스는 AI의 ‘검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)’ 기술과 생성형 AI 기술을 통합해 만들어졌다. RAG는 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 기술로, 질문한 내용을 분석해 더 정확하고 관련성이 높은 응답을 생성할 수 있게 해준다.

    지능형 검색 서비스는 현재 시범 단계로, 이번에는 영업자와 관계 공무원들이 주로 활용하는 ‘식의약 분야별 민원인 안내서(1,231건)’와 ‘공무원 지침서(226건)’에 대해 우선 제공한다. 해당 범위 안에 존재하는 내용에 한해, 관련된 내용을 빠르게 답변할 수 있도록 하는 취지다. 

    현재는 민원 안내와 공무원 지침에 대해서만 시범 제공되므로, 식품 및 의약품에 관해 일반적으로 궁금해할만한 질문은 검색할 수 없다. 다만, 어떤 단어를 검색했을 때 결과가 나오지 않는다면, 우측에 ‘추천 질문’을 보여주는 형식으로 자연스러운 정보 검색을 유도해준다.

    상단의 '법령/자료' 메뉴를 클릭해 세부 메뉴 중 '공무원지침서/민원인안내서'로 접근해도 이용할 수 있다. / 출처 : 식품의약품안전처 홈페이지
    상단의 '법령/자료' 메뉴를 클릭해 세부 메뉴 중 '공무원지침서/민원인안내서'로 접근해도 이용할 수 있다. / 출처 : 식품의약품안전처 홈페이지

     

    챗GPT 같은 대화형 검색 지원

    지능형 검색 서비스는 기존까지 포털에서 널리 사용되던 ‘키워드 중심 검색’을 벗어나는 것이 핵심이다. 널리 쓰이고 있는 챗GPT와 같은 대화형 AI를 사용할 때, 사람들은 키워드 중심의 검색보다는 대화하는 것처럼 검색을 한다. 이처럼 지능형 검색 서비스 역시 사용자가 궁금한 사항을 ‘질문 형태’로 입력하면 AI가 그 의도를 이해해 답변을 찾아주는 방식이다.

    예를 들어, “수입신고 절차가 궁금해요”라든가 “화장품 위해평가 어떻게 하나요?”라는 식으로 질문을 입력하면, 그와 연관성이 높은 안내서·지침서, AI 요약 정보, 검색 추천 목록 등을 한눈에 확인할 수 있도록 보여준다.

    대화형으로 질문을 하면, AI 요약과 함께 관련 안내자료를 찾아준다 / 출처 : 식품의약품안전처 지능형 검색 서비스
    대화형으로 질문을 하면, AI 요약과 함께 관련 안내자료를 찾아준다 / 출처 : 식품의약품안전처 지능형 검색 서비스

     

    공식 용어 몰라도 검색 가능

    이 방식은 정확한 용어나 명칭을 알지 못하는 일반인들에게 특히 유용할 것으로 보인다. 업계에서 통용되는 용어나 공식적·법적 표현을 정확히 알지 못해, 검색을 하고자 해도 무엇을 검색해야 하는지 알 수 없는 경우가 많기 때문이다. 지능형 검색 서비스는 일부 단어만 사용한다거나 오탈자, 줄임말 등으로 검색해도 질문 의도를 파악해 관련 문서를 안내할 수 있다.

    현재 지능형 검색 서비스는 민원인 안내 및 공무원 지침에 한하여 제공된다. 식약처는 향후 사용자들의 관심도 등을 반영해 정보 제공 범위를 단계적으로 확대한다는 계획이다. 이밖에도 일반 국민들이 식의약 정보를 손쉽게 찾아볼 수 있도록, AI 외에도 다양한 디지털 기술을 적극 활용해 정보 제공을 강화한다는 계획이다.

    용어가 정확하지 않은 상황에서의 검색, 검색한 내용에 대한 자료가 없는 검색 등을 시도할 경우, 우측에 '추천 질문'을 보여줘, 보다 원활한 검색을 돕는다 / 출처 : 식품의약품안전처 지능형 검색 서비스
    용어가 정확하지 않은 상황에서의 검색, 검색한 내용에 대한 자료가 없는 검색 등을 시도할 경우, 우측에 '추천 질문'을 보여줘, 보다 원활한 검색을 돕는다 / 출처 : 식품의약품안전처 지능형 검색 서비스

     

  • 챗GPT의 가능성, “심리치료 개선에 기여할 수 있다”

    챗GPT의 가능성, “심리치료 개선에 기여할 수 있다”

    Designed by Freepik
    Designed by Freepik

    챗GPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 기술은 인간의 심리를 치료하는 데 기여할 수 있을까? 현재의 심리치료가 어떻게 이루어지는지, 그 과정을 면밀히 살펴보면 ‘충분한 잠재력이 있다’라고 말할 수 있다. 미국 오하이오 주립대학 연구팀이 발표한 최근 논문에서 내린 결론이다.

     

    생성형 AI의 심리치료 능력

    미국 오하이오 주립대학에서 최근 오픈 액세스 저널 「플로스 정신건강(PLOS Mental Health)」에 발표한 연구가 있다. 심리치료 전문가가 작성한 답변과 챗GPT가 작성한 답변을 비교하는 실험에서, 챗GPT가 작성한 답변이 사람들로부터 더 높은 평가를 받았다는 것이 핵심이다.

    AI가 ‘심리치료’를 할 수 있을까? 이는 생성형 AI가 등장하기 한참 전부터 주목도 높은 이슈로 꼽혀왔다. 심리치료는 인간의 정신세계에 관한 지식과 그에 대한 고도의 훈련을 필요로 하는 전문 영역이다. 인간의 복잡성은 인간 스스로도 아직 완벽히 이해하지 못한 영역이다. 그런데 인간이 창조한 AI가 할 수 있을까?

    한때 ‘감정과 공감의 영역’은 AI가 넘어올 수 없을 거라 생각했던 적도 있었다. 물론 이제는 그것도 철 지난 이야기다. 생성형 AI가 작성했는지, 실제 사람이 작성했는지를 밝히지 않고 평가했을 때, AI가 작성한 결과물이 더 좋은 평가를 받았다는 사례는 상당히 많다.

    오하이오 주립대학 연구팀은 800여 명 이상의 참여자를 대상으로 한 연구에서 이러한 사례를 한 건 더 추가했다. 참여자들에게 총 열여덟 쌍의 커플을 대상으로 진행했던 심리치료 에피소드를 제시했다. 여기에는 실제 전문 치료사가 쓴 것과 챗GPT가 쓴 것이 함께 섞여 있었다. 예상했겠지만, 참여자들은 누가 쓴 것인지를 거의 구분하지 못했다.

    인공지능이 감정을 '느끼지는' 못해도, 분석해서 이해할 수는 있다 / Designed by Freepik
    인공지능이 감정을 '느끼지는' 못해도, 분석해서 이해할 수는 있다 / Designed by Freepik

     

    인공지능의 충분한 잠재력

    세계적인 수학자이자 컴퓨터과학자로 꼽히는 앨런 튜링은 이미 오래 전, 1950년 논문을 통해 ‘인간이 쓴 답변과 기계가 쓴 답변을 구분할 수 없을 것’이라고 예측한 바 있다. 1960년대에 개발된 초기 인공지능 프로그램 ‘엘리자(ELIZA)’도 자연어 처리 기술을 바탕으로 사용자와 ‘대화’를 할 수 있었다.

    당시 엘리자는 입력된 문장을 분석하고 적절한 답을 생성하는 방식으로 작동했다. 지금의 생성형 AI는 그보다 더 고도화돼 있지만, 기본 메커니즘 자체는 비슷하다. 다만, 엘리자는 실제로 감정을 이해하거나 심리치료의 역할을 수행할 수는 없었다. 

    하지만 중요한 포인트는 엘리자의 능력이 어느 정도 수준이었는지가 아니다. 오늘날 우리가 직면해 있는 “AI가 심리상담사 역할을 할 수 있을까?”라는 질문이, 이미 수십 년 전에 제기됐었다는 것이 포인트다.

    물론 그 당시에는 “불가능하다”라는 결론이 나왔다. 하지만 지금은 어떤가? 여전히 똑같은 결론인가? 그간 적지 않은 시간을 들여 답을 찾는 과정을 거쳐왔고, 수많은 가설과 그에 따른 검증이 이루어졌다. 그 과정에서 폐기된 가설도 적지 않겠지만, 어찌됐든 그 당시와 똑같은 결론을 되풀이하지는 않을 것이다.

    가까운 예로, 지난 1월 말에 캐나다 토론토 대학에서 발표한 연구 결과만 봐도 그렇다. 챗GPT로 하여금 감정과 관련된 문제에 대해 ‘공감 반응’을 하도록 하고, 그에 대한 답변을 작성하도록 했다. 그런 다음 이것을 인간이 작성한 답변과 함께 제시하고, 어느 쪽이 더 ‘잘 공감하고 있다’고 생각하는지를 물었다.

    당연히 어느 쪽이 누가 작성한 것인지 알리지 않은 블라인드 테스트 방식이었다. 그 결과를 굳이 또 언급하지는 않겠다. 누가 봐도 예상할 수 있을 테니까.

    인공지능은 이미  수십 년 전부터 인간에게 질문을 던져왔다 / Designed by Freepik
    인공지능은 이미  수십 년 전부터 인간에게 질문을 던져왔다 / Designed by Freepik

     

    챗GPT의 심리치료 가능성

    챗GPT가 잠재력을 인정받는 이유는 무엇일까? 그에 대한 답을 내리기 위해 연구팀은 챗GPT의 답변을 분석해보았다. 그 결과 챗GPT가 생성한 답변은 우선 인간 심리치료사가 작성한 답변보다 ‘분량이 많은’ 경향이 있었다. 분량이 많다고 꼭 좋은 답변이라는 보장은 없지만, 일반적으로 분량이 많으면 일단 ‘구체적이다’라는 인상을 주기 쉽다.

    연구팀은 같은 조건에서 비교해보기 위해, 분량을 일정하게 통제하고 다시 답변을 요청했다. 그러자 챗GPT의 답변에는 인간 치료사보다 더 많은 단어(주로 명사와 형용사)를 사용하는 경향이 나타났다.

    일반적으로 명사는 사람이나 장소, 특정 사물 등을 가리키고 설명할 때 사용한다. 그래서 보통 어떤 문장의 주어 또는 목적어로 많이 쓰인다. 형용사는 그 명사들을 꾸미는 역할을 주로 한다. 이는 어떤 상황을 보다 ‘구체적으로’ 설명하는 수단이다. 

    이런 점을 고려하면 챗GPT의 답변은 대체로 ‘더 구체적인 문장을 쓴다’라고 요약할 수 있다. 문장이 구체적이라는 것은, 어떤 상황의 전체적인 맥락은 물론 세부적인 사항까지 광범위하게 파악했을 가능성이 크다는 의미가 된다.

    구체적으로 작성된 답변이 더 높은 평가를 받는 것은 이상한 일이 아니다. 연구팀은 이러한 결과를 토대로 “챗GPT가 기존의 심리치료 과정을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다”라고 보았다. 

     

    챗GPT의 가능성, 인정해야 빠르다

    생성형 AI가 의료에 있어서도 유용하게 사용될 수 있다는 증거는 갈수록 늘어나고 있다. 설령 부족함이 있더라도 기술의 연구와 발전이 계속되는 한 그리 오래지 않아 보완될 가능성이 높다. 그렇다면 실제 현장에 자연스레 도입되는 것은 시간문제라고 보는 것이 타당하다. 

    ‘인간의 영역’을 따로 나눠서 지키려 노력하는 것은 장기적으로 별 의미가 없어 보인다. 하나의 영역 안에서 AI가 더 잘할 수 있는 역할을 맡기거나, AI의 도움을 받을 수 있는 부분을 인정하다 보면, 자연스럽게 인간이 더 잘할 수 있는 것도 보이지 않을까.

    이러한 논리를 토대로, 연구팀은 정신건강 전문가들이 기술 분야에 대한 이해력을 더 넓혀야 한다는 의견을 피력했다. 자신의 역할에 대해 견고한 책임감을 가지고 있는 정신건강 전문가가 나서서, 생성형 AI 모델의 심리치료 훈련에 적극적으로 관여해야 한다는 것이다. 

    이는 바꿔 이야기하면, 전문가들의 개입이 있건 없건 생성형 AI의 발전은 계속될 거라는 메시지일 수 있다. 한편, 책임감 있는 감독 없이 만들어진 AI는 오히려 위험을 초래할 수 있다는 경고로 볼 수도 있다.

    연구팀은 “‘AI 열차’가 역을 떠나기 전에 중요한 질문을 던져야 한다”라며 “우리의 연구로 인해 정신건강 전문가와 대중들이 ‘마땅히 해야 할 질문들’을 던져야겠다고 자극받기를 바란다”라고 이야기했다. AI 기술은 일부 사람들이 인정하지 않더라도 점점 삶에 녹아들 것이라는 점, 그렇기 때문에 마냥 거부할 것이 아니라 적극적으로 나서야 한다는 점을 담은 메시지다.

    어떤 형태로든, 인공지능은 결국 '심리치료의 영역'에 발을 들여놓게 될 것이다 / Designed by Freepik
    어떤 형태로든, 인공지능은 결국 '심리치료의 영역'에 발을 들여놓게 될 것이다 / Designed by Freepik

     

  • 생성형 AI 의료기기 가이드라인, 세계 최초로 공개

    생성형 AI 의료기기 가이드라인, 세계 최초로 공개

    생성형 인공지능 의료기기 개요 / 출처 : 식약처 보도자료
    생성형 인공지능 의료기기 개요 / 출처 : 식약처 보도자료

     

    세계 최초 생성형 AI 의료기기 가이드라인

    식품의약품안전처(이하 식약처)는 '생성형 인공지능(AI)를 활용한 의료기기의 활성화를 위해 관련 허가·심사 가이드라인(이하 생성형 AI 의료기기 가이드라인)'을 금일(24일) 제정·발간했다. 국가 단위에서는 세계 최초로 시도하는 사례다.

    식약처는 생성형 AI 기술을 활용한 의료기기의 안전성 및 유효성을 평가하고 제품화를 지원하고자 이번 가이드라인을 제정했다. 어떤 기기가 생성형 AI 의료기기에 해당하는지를 제시하고, 허가를 받기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 안내하는 것이 골자다.

    생성형 AI는 의료영상을 판독하거나 진단 보조, 치료 계획 수립 등 다양한 영역에서 활용할 수 있다. 하지만 그 특성상 정확성이 부족하거나, 학습한 데이터의 편향성에 따라 잘못된 결과를 내놓을 수 있다는 지적이 있어 왔다. 윤리적 문제에 대한 의견 대립 또한 마찬가지다.

    이에 식약처는 기존 이슈들을 고려해 안전성·유효성을 평가해야 한다는 입장을 밝히고, 지난해 3월부터 학계·의료계·산업계 전문가들을 포함한 협의체를 구성했다. 생성형 AI와 관련된 최신 기술 및 규제 동향을 조사하고 논의하며, 의료기기 개발부터 허가 후 관리까지 모든 단계에 따른 위험 요인을 분석해 생성형 AI 의료기기 가이드라인을 마련해왔다.

    생성형 인공지능 의료제품 사례 / 출처 : 식약처 보도자료
    생성형 인공지능 의료제품 사례 / 출처 : 식약처 보도자료

     

    허가 신청 방법과 절차 등 상세 설명

    식약처는 지난 2017년 '인공지능 의료기기 허가 및 임상시험에 관한 가이드라인'을 개발해 발간한 바 있다. 지난 12월에는 싱가포르와 함께 '인공지능 의료기기 임상시험 수행을 위한 지도 지침'을 개발하기도 했다.

    오유경 식약처장은 "이번 가이드라인이 국내 인공지능 의료기기 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다"라며 "앞으로도 선제적으로 투명한 규제 체계를 마련하는 동시에, 국내 기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 데도 적극적으로 임할 계획"이라고 강조했다.

    한편, 식약처는 이번 생성형 AI 의료기기 가이드라인과 함께 '독립형 디지털의료기기 소프트웨어'에 대한 사용적합성 자료를 상세하게 안내하는 가이드라인도 함께 제정하여 발간했다. 

    '독립형 디지털의료기기 소프트웨어'란, 하드웨어에 결합하지 않고 범용 컴퓨터와 동등한 환경에서 운영되며, 그 자체로 디지털의료기기에 해당하는 독립적 형태의 소프트웨어를 말한다. 사용적합성은 의료기기 사용 환경에서 유효하고 효율적이며 사용자가 만족할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스(UI) 특성을 가리킨다.

    가이드라인에는 허가(인증)신청서 및 사용적합성 요약서의 작성 기준과 요령을 상세하게 설명하는 내용이 담겼다. 또한, 변경허가(인증) 대상 및 사용적합성 관련 위해정보 수집 방법도 안내했다.

    식약처는 앞으로도 규제과학 전문성을 바탕으로 우수한 의료기기가 신속하게 제품화될 수 있도록 하는 데 적극적으로 나선다는 계획이다.

     

    <본 기사는 식품의약품안전처에서 2025년 1월 24일 작성하여 공공누리 제1유형으로 개방한 자료를 활용하여 작성되었습니다.>

  • 화장품 정보 특화 ‘AI 코스봇’ 시범 운영 실시

    화장품 정보 특화 ‘AI 코스봇’ 시범 운영 실시

    출처 :
    출처 : 글로벌 규제조화 지원센터 홈페이지 (https://helpcosmetic.or.kr/)

    식품의약품안전처(처장 오유경, 이하 식약처)는 2025년 한 해 동안 생성형 인공지능(AI) 기술을 통해 화장품 관련 정보를 제공하는 'AI 코스봇' 시범사업을 실시한다고 밝혔다. AI 코스봇은 국산 화장품 수출 지원을 위해 국내·외 화장품 관련 규정 및 사용금지 원료 등에 대한 정보를 제공하는 인공지능 모델이다.

    식약처는 지난 2021년부터 챗봇을 통해 화장품 국내 규제정보를 제공해왔다. 그러다가 지난해 챗GPT와 같은 생성형 AI 기술을 통해 챗봇의 성능을 높이는 개선 작업을 진행했다. 성능 개선의 주요 골자는 두 가지다. ① 화장품 규제 정보 제공 범위를 국내 뿐만 아니라 해외까지 확대하고, ② 질문에 대한 답변을 '자주 묻는 질의응답(FAQ)' 기반으로 하던 것에서 '생성형 AI 기반'으로 정확도 높은 대화형으로 제공하는 것이다.

    현재 AI 코스봇은 국내를 비롯해 중국, 유럽, 미국, 대만, 인도, 태국, 인도네시아 등의 화장품 규제 정보를 제공한다. 향후 업계 수요에 맞춰 더 많은 국가의 규제 정보를 추가로 제공할 예정이다. 또한, 학습한 규제정보를 토대로 질문 내용 및 의도에 맞게 AI가 적절한 답변을 제공하며, 대화형으로 질의를 이어갈 수 있다.

    이는 현재 널리 사용되는 생성형 AI와 유사한 방식이며, 화장품 규제 정보에 특화된 모델이라 할 수 있다. 단, 올해 12월 31일까지는 '시범 운영'에 해당하므로, AI 코스봇이 답변한 내용을 활용할 때는 주의가 필요하다. 현행 법령에 기반해 답변하는 것은 맞지만, 그 정확한 법적 효력을 보장하지는 않는다는 의미다. 

    신준수 바이오생약국장은 "생성형 AI를 활용한 'AI 코스봇'은 규제 정보 데이터베이스 및 사용자 피드백을 학습하며, 답변 정확도를 높이는 등 기능을 고도화할 수 있다"라고 이야기했다. 기존 AI 모델들이 그렇듯, 많은 사람이 사용할수록 그로부터 새로운 학습을 거듭하며 정확도가 높아진다는 의미다.

    식약처는 앞으로도 업계에서 국내·외 화장품 규제 정보에 쉽게 접근하고 편하게 검색할 수 있도록 지속적으로 정보를 제공함으로써, K-뷰티의 글로벌 진출을 적극 지원한다는 계획이다. 'AI 코스봇'은 '글로벌 규제조화 지원센터' 홈페이지 → 규제상담 → AI 코스봇을 통해 이용할 수 있다.

    글로벌 규제조화 지원센터 '규제상담' 메뉴를 통해 AI 코스봇을 사용할 수 있다
    글로벌 규제조화 지원센터 '규제상담' 메뉴를 통해 AI 코스봇을 사용할 수 있다
    AI 코스봇 화면
    AI 코스봇 화면
    출처 : 식품의약품안전처 보도자료
    출처 : 식품의약품안전처 보도자료
    출처 : 식품의약품안전처 보도자료
    출처 : 식품의약품안전처 보도자료

     

    <본 기사는 식품의약품안전처에서 2025년 1월 2일 작성하여 공공누리 제1유형으로 개방한 자료를 활용하여 작성되었습니다.>

회사소개 · 이용약관 · 개인정보처리방침 · 청소년보호정책 · 저작권보호정책 · 이메일무단수집거부

헬스라이프헤럴드 | (주)메이븐크리에이티브 | 경기도 광주시 초월읍 설월길 45-13 2층

대표전화 070-8890-5653 | 이메일 healthlifeheraldnews@naver.com

인터넷신문 등록번호 경기 아 53970 | 등록일 2024-02-21 | 발행인·편집인 나지홍 | 청소년보호책임자 나지홍

Copyright © 헬스라이프헤럴드. All rights reserved.