AI 의료 기록 오류로 환자 좌절
호주에서 AI 서브(AI scribe)가 진료를 기록하며 환자가 불법 약물을 복용한다는 허위 사실을 기록해 환자가 큰 스트레스를 겪은 사건이 발생했다. 개인정보 감시기구 연구는 AI가 허위 증상이나 병태를 '환각'할 위험을 지적하며 의료 현장 AI 사용의 문제점을 경고했다. 의사는 AI 출력물을 검증해야 할 의무가 있으며, AI 서브 사용 확산에 따라 환자 동의와 기록 정확성 문제가 대두되고 있다.
AI 서브의 오류로 진료 중 환자가 큰 충격을 받아
전문취재팀의 페이지 콕번(Paige Cockburn) 기고 / 주제: AI / 게시: 2026년 8월 14일
리베카 그린(Rebecca Green)이 비뇨기과 전문의를 처음 찾았을 때, 진료 내용을 인공지능(AI)이 기록하는 것에 동의하는지 물었다. 그녀는 주저 없이 그렇다고 답했다. "전문의의 눈밖에 나거나 시간을 더 뺏는 성가신 환자가 되고 싶지 않았다"고 그녀는 말했다.
하지만 그 결정은 그녀에게 큰 스트레스를 안겼다. AI 서브가 그린 씨가 불법 약물을 복용한다는 심각하지만 거짓된 주장을 지어냈기 때문이다. "나는 너무 놀라 울음을 터뜨렸다... AI가 내가 (환각성) 버섯을 복용한다고 지어냈다. 평생 버섯을 한 적이 없다"고 그녀는 말했다.
개인정보 감시기구의 새로운 연구는 AI가 허위 증상이나 병태를 '환각(hallucination)'하는 경향 때문에 의료 현장에서 AI를 사용하는 것에 심각한 우려를 제기하며 환자들이 위험에 처해 있다고 경고했다.
그린 씨는 3월 신장 결석 수술 후에야 실수를 발견했다. 전문의가 주치의에게 보낸 수술 후 서신을 읽으면서였다. 서신에는 그린 씨가 버섯을 소량 복용하며(micro-dosing) 이것이 이전의 신장 출혈의 원인일 수 있다고 적혀 있었다.
"어떤 근거도 없는 내용이지만 잠재적으로 나에게 큰 결과를 초래할 수 있는 것이 이 서신에 적혀 있다는 것... 정말 무서웠다"고 그녀는 말했다. "매우 비인격적으로 느껴졌다. 그렇게 취약한 상황에서 기대했던 수준의 세심한 돌봄과 친밀감을 의사에게서 받지 못했다."
그린 씨는 특히 산업재해 보상(workers' compensation)을 받고 있어 의료 기록에 불법 약물 언급이 사건에 영향을 미칠 수 있다고 느껴 더욱 스트레스를 받았다.
호주의 의사 최고 규제기관인 AHPRA는 의료진은 전문적 의무를 준수하기 위해 AI 서브의 모든 출력물의 정확성을 반드시 확인해야 한다고 밝혔다. 그린 씨는 자신의 의사가 이를 하지 않은 것이 분명하다고 말했다. "그 서신을 확인했다면 발송 전에 바로잡을 수 있었을 텐데... 왜 각 환자의 상태를 제대로 파악하고 있지 않은가?"
그린 씨가 불만을 제기하자 비뇨기과 전문의는 사과 서신을 보냈다. "저희가 문서의 정확성을 매우 중요하게 여기고 있음을 확신시켜 드리며, 이런 일이 발생한 것에 진심으로 사과드린다"고 서신은 밝혔다. 그 의사는 버섯 관련 주장이 어떻게 포함됐는지 확인하지 못했으나 '구술 또는 전사 과정'의 오류로 보인다고 말했다. 전문의는 서신을 수정하고 진료에서 AI 사용 방식을 검토하겠다고 밝혔다. 그러나 이후 어떤 변화가 있었는지에 대한 ABC의 질문에는 답하지 않았다.
AI, 암이 있는 쪽 유방을 혼동
그린 씨는 실수를 발견한 것이 다행이라 생각하지만, 일부 사람들은 의료 기록의 오류를 인지하지 못할 수 있으며 이는 건강, 경력, 보험에 악영향을 미칠 수 있다고 우려한다.
이번 주 ABC는 민간 의료보험사들이 '공격적인' 감사 관행의 일환으로 의료기관에 환자의 전체 임상 기록을 요구하는 사례를 보도했다.
AI 서브는 의료 분야에서 널리 퍼졌다. 호주왕립일반의학회(RACGP)는 지난해 일반의(GP)의 40%가 정기적으로 사용하고 있다고 추정했으나, 이 수치도 보수적인 것으로 평가된다.
연구에 따르면 AI가 진료를 전사하면 일반의의 행정 부담을 줄여 컴퓨터가 아닌 환자에 더 집중할 수 있게 한다. 하지만 장점만큼 위험도 존재한다. 옹호 단체 디지털 권리 감시(Digital Rights Watch, DRW)의 최근 보고서는 호주인들이 규제되지 않은 AI 의료 서브에 노출되어 있으며, 때로는 동의 없이 사용되고, 오류가 임상적 결과를 바꿀 가능성이 있다는 것을 발견했다.