유타주, 의사 직접 감독 없이 AI가 환자를 진찰하고 처방하는 첫 주가 됩니다

AI 요약

유타주에서 의료 스타트업 Nolla Health가 AI의 환자 진찰과 처방을 허용하는 1년 시범 사업을 시작합니다. 대상은 경증에서 중등도 여드름 환자로 한정됩니다. 환자는 월 4.99달러 앱으로 얼굴 사진을 찍고 병력과 개인 정보를 입력합니다. AI는 피부 상태와 유분 정도를 분석해 여드름 심각도를 점수로 매기고, 승인된 치료제 8종 가운데 약을 추천합니다.

사람의 검토를 줄이는 3단계

처음 100건은 실제 의사가 처방을 약국에 보내기 전에 검토합니다. 다음 400건에서는 AI가 처방을 약국에 제출하고 의사가 매주 사후 검토합니다. 마지막 단계에서는 의사가 전체 처방 중 최소 10%를 매달 확인합니다. CEO Luis Wenus는 승인 약물의 부작용이 국소 자극이나 건조함에 그치며, 알약이 아닌 바르는 약만 처방한다고 설명했습니다.

Reddit 반응

• @south-of-the-river — 실패 양상은 다양하고 흥미로울 겁니다.
  • @deeptechdegen — 좋은 소식은 프로그램 범위가 아주 제한적이라는 점이죠. 1년 동안 경증에서 중등도 여드름만 다룹니다. 여드름과 무도회 초대 거절 몇 건뿐이네요.
  • @reverendsteveii — 아이들에게 심각한 선천성 기형을 일으키는 것으로 나중에 밝혀진 여드름 약이 있지 않았나요?
  • @Seanrxm — 이소트레티노인(Isotretinoin) 말이죠.
• @fredy31 — AI가 완전히 틀리고 잘못된 조언을 하는 문제만 없다면 좋을 수 있습니다. 의사들이 작은 사례에 쓰는 시간을 줄이고 복잡한 환자를 보게 할 테니까요. 하지만 시행을 밀어붙이기에는 너무 이릅니다.
• @Mrchristopherrr — 보험이 없는 환자는 병원 방문 비용이 저렴해지겠죠? …그렇죠?
  • @40inmyfordfiesta — AI 의사를 만나도 똑같이 내겠죠. 인간 의사에게 진료받으려면 추가 요금이고요.
• @inv yros — 60세 남성이 ChatGPT 조언을 듣고 식단의 소금을 브롬화나트륨으로 바꿔 브로미즘에 걸린 유명한 사례도 있습니다. 이런 일을 겪고도 교훈을 얻지 못한 채 계속 밀어붙이네요.
  • @behridingle — 약사는 수년간 공부하고 헐값에 일하지 않습니다. 이건 노동력 부족을 메우고 비용을 아끼려는 꼼수입니다. 잘 끝나지 않을 겁니다.
  • @Jethro_Jones8 — 하지만 유타주나 미국에서 약사는 진단하거나 처방하지 않습니다. 피임 호르몬은 예외입니다. 이건 의사나 전문간호사의 업무입니다.
• @snosberry_snot — 사람이라면 무면허 의료 행위일 텐데 AI는 어떻게 진단하고 처방할 수 있나요? 시험을 보거나 면허를 받을 방법도 없습니다. AI가 실수하면 누가 책임지나요? AI를 감옥에 넣을 수는 없습니다.
  • @this_is_for_chumps — 이런 일의 의료 과실 보험은 누가 가입하나요? 그냥 실수였다고 하고 다음 진료를 무료로 해주면 끝인가요?
• @Merkuri22 — AI가 진단과 처방을 그럴듯하게 해낼 수는 있다고 생각합니다. 그래도 이런 발상은 말도 안 됩니다. 생성형 AI가 건강에 큰 영향을 주는 결정을 내리게 해서는 안 됩니다. 제가 AI를 쓸 때는 AI가 저에게 말하고, 저는 다른 사람에게 말합니다. AI의 말을 검토하고 확인하지 않은 채 전달하지 않습니다. 사람을 빼고 책임질 사람도 남기지 않는 건 끔찍한 생각입니다.
• @laxrulz777 — AI와 컴퓨터를 함께 쓸 때 가장 좋은 결과가 나온다는 점은 잘 알려져 있습니다. 체스를 예로 들면 Stockfish가 Magnus를 이기지만, Magnus에게 엔진을 붙이면 결과가 달라집니다. 의료도 같을 겁니다. 사람과 컴퓨터가 함께 일하면 서로의 오류를 줄일 수 있고, 의료에서 우리가 원하는 것도 그런 방식입니다.
  • @spidereater — AI가 의사의 생산성을 높이기만 해도 큰 비용 절감이 가능할 겁니다. 의사 한 명이 환자를 두세 배 더 볼 수 있다면 효과가 크겠죠. AI 처방자의 책임 소재도 의문입니다.
• @stedmangraham — 저는 업무에서 AI를 자주 쓰지만 실수도 계속합니다. 틀린 답을 확신에 차서 내놓고, 좋은 제안 사이에 나쁜 설계 결정을 끼워 넣습니다. 그걸 찾아내는 게 제 일입니다. 자신만만하게 틀리는 기계가 사람들에게 처방전을 내주는 건 원하지 않습니다.
• @ash_ninetyone — 임상 과실이 발생하면 누가 고소당하나요?
• @GingerBeard_andWeird — 의료 업계가 책임에서 벗어나면서 환자에게 도움이 되는 듯한 인상을 주려는, 값싼 방법일 뿐입니다.

원문: TechSpot / 번역·요약: Trawling