수술 위험 예측 AI, MySurgeryRisk: 의사들의 목소리를 담다

본 기사는 의사들의 실제 의사결정 과정을 반영하여 개발된 AI 기반 수술 위험 예측 시스템 MySurgeryRisk에 대한 연구 결과를 소개합니다. 인간 중심적인 접근 방식을 통해 시스템의 실행 가능성, 설명 가능성, 그리고 사용자 신뢰도 확보의 중요성을 강조하며, AI 기반 의료 시스템 개발의 새로운 방향을 제시합니다.

미국 남동부의 대학병원에서 진행된 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다. Andrea E Davidson을 비롯한 연구진은 MySurgeryRisk 라는 이름의 인공지능(AI) 기반 수술 위험 예측 시스템을 개발하면서, 단순히 기술 개발에만 그치지 않고, 의사들의 실제 의사결정 과정과 요구를 적극적으로 반영하는 인간 중심 접근 방식을 채택했습니다.

20명의 외과의와 마취과 의사의 목소리

연구진은 11차례에 걸친 집중 그룹 면접과 개별 면접을 통해 20명의 외과의와 마취과 의사의 의견을 수렴했습니다. 면접 참여자들은 수술 환자의 사례를 검토하고, 현재 사용하는 의사결정 방식에 대한 질문에 답변했습니다. 그리고 MySurgeryRisk 시스템의 프로토타입 웹 인터페이스에 대한 피드백을 제공했습니다. 이를 통해 다섯 가지 주요 테마가 도출되었습니다.

1. 의사결정 인지 과정: 의사들이 어떻게 수술 위험을 평가하고 결정을 내리는지에 대한 심층적인 이해
2. 현재 의사결정 접근 방식: 현재 의사들이 사용하는 수술 위험 평가 방법과 그 한계점 분석
3. MySurgeryRisk를 활용한 미래 의사결정: MySurgeryRisk 시스템이 의사들의 의사결정 과정에 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 구체적인 방안 모색
4. MySurgeryRisk 프로토타입에 대한 피드백: 시스템의 사용자 인터페이스, 기능 및 개선 방향 제시
5. 신뢰성 고려 사항: 의사들이 AI 시스템을 얼마나 신뢰하고 사용할 수 있을지에 대한 중요한 고려 사항

AI 시스템의 성공적인 도입, 무엇이 중요할까?

연구 결과, 의사들은 MySurgeryRisk 시스템이 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 수동 입력 없이 결과를 제공하는 점을 높이 평가했습니다. 그러나 시스템의 성공적인 도입을 위해서는 다음과 같은 세 가지 요소가 중요합니다.

• 실행 가능성 및 설명 가능성: AI 모델의 결과가 명확하고 이해하기 쉬워야 하며, 의사들의 실제 의사결정에 도움이 되어야 합니다.
• 현재 전자 시스템과의 통합: 기존 시스템과의 원활한 연동을 통해 의사들의 업무 효율성을 높여야 합니다.
• 최종 사용자의 신뢰 확보: 의사들이 AI 시스템을 신뢰하고 안전하게 사용할 수 있도록 충분한 신뢰도를 확보해야 합니다.

이 연구는 단순한 AI 시스템 개발을 넘어, 인간 중심의 디자인 철학을 통해 의료 현장의 실질적인 문제 해결에 기여하는 모범 사례를 제시합니다. MySurgeryRisk의 성공적인 구현은 향후 AI 기반 의료 시스템 개발에 중요한 시사점을 제공할 것입니다. 특히, 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI)에 대한 관심이 높아지고 있는 현 시점에서, 이 연구는 AI 시스템의 신뢰도 향상 및 사용자 수용도 제고를 위한 중요한 전략을 제시한다고 볼 수 있습니다.