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#2035년 서울. 흉부외과 전문의 박민지 박사는 여느 때와 다름없이 AI 비서 '하나'가 정리한 간밤의 수면 및 스트레스 상태를 청취하며 하루를 시작했다. 오늘 첫 수술은 매우 섬세한 작업이 필요한 심장 수술이다. 수술실 AI '아리아'가 환자의 심장을 3차원 모델로 재구성해 화면에 띄워주면, 집도의인 민지는 이 가상 공간에서 수술 과정을 시뮬레이션 한다. 수술이 진행되는 동안 아리아는 실시간으로 환자의 상태를 모니터링해 데이터를 분석한다. 덕분에 수술 전후로 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있다. 다음 일정은 원격의료 세션이다. 병원에서 멀리 떨어진 지방 소도시에 거주하는 노인들의 건강 상태를 점검한다. 오늘의 환자는 고혈압을 앓고 있는 제주도의 한 노인으로, 웨어러블 기기로 전송받은 실시간 혈압 데이터를 기반으로 상담할 예정이다…(이하 생략). 생성형 AI(인공지능) 챗GPT가 1분 만에 완성한 소설의 일부다. 인간의 생명을 다루는 의료용 AI, 일명 'AI 의사'가 본격화한 1

AI(인공지능)에 응급의료기관을 찾아온 환자의 상태에 따른 치료 우선순위를 물었더니, 인간 의사보다 정확도가 높은 답변을 내놨다. 연구팀은 급박하게 돌아가는 응급실에서 빠르게 의사 결정을 내려야 할 때, 이런 AI를 유용하게 활용할 수 있을 것으로 내다봤다. 미국 캘리포니아주립대 샌프란시스코캠퍼스(UCSF) 연구팀은 7일(현지시간) 이같은 연구 결과를 국제 학술지 '미국의사협회저널(JAMA) 네트워크 오픈'에 발표했다. 연구팀은 병원 응급실에 방문한 성인 환자 25만 1000여명의 익명 임상 기록을 GPT-4 LLM(거대언어모델)에 학습시켰다. 이어 AI 모델이 임상 기록에서 환자의 증상을 정확히 추출하고, 해당 증상의 위급한 정도를 판단할 수 있는지 확인했다. 이어 AI가 내놓은 분석 결과를 기존 응급의료기관에서 활용하는 '응급 중증도 지수(ESI·Emergency Severity Index)'와 비교했다. ESI는 1990년대 후반 하버드 의대에서 개발해 응급의료기관에서 활용