암 치료에 쓰이는 AI가 점점 더 쉽게 접근 가능해지면서, 이 기술이 혁신을 이끌지 아니면 위험을 키울 지에 대한 논쟁이 커지고 있다. 여러 과학자들은 AI가 정밀 암 치료를 넓힐 수 있는 강력한 도구인 동시에, 잘못 사용될 경우 의료 정보 혼란을 확산시킬 수 있다고 지적한다. 핵심은 기술 자체보다 ‘어떻게 사용하느냐’에 달려 있다는 데 의견이 모인다.
AI, 암 치료를 바꾸는 강력한 도구인가
인공지능은 이미 생명과학 연구에서 큰 변화를 만들어왔다. 단백질 구조를 예측하는 시스템이나 연구 과정을 자동화하는 도구처럼, 과학자의 작업 속도를 크게 높이는 데 기여하고 있다.
해리스버그 과학기술대의 생화학자 리나 파타르킨은 AI가 암 치료에서 매우 강력한 도구가 될 수 있다고 보면서도, 아직 해결해야 할 문제가 많다고 말한다. 특히 대형 언어 모델 기반 챗봇은 환자나 의료진에게 즉각적인 상담을 제공할 수 있지만, 정보의 정확성과 신뢰성이 중요한 과제로 남아 있다. 이 기술이 제대로 활용되려면 검증된 알고리즘, 적절한 감독, 그리고 사용자 교육이 필수적이다고 강조한다.
세다스-시나이 암센터의 연구자 마리암 카제라니 파시카니 역시 비슷한 입장이다. AI는 복잡한 생물학 데이터를 빠르게 분석하고 치료 표적을 찾는 데 도움을 주며, 정밀 의료를 더 많은 사람에게 확장할 수 있다. 그러나 실제 환자 치료에 적용되기 전에는 반드시 엄격한 임상 검증이 필요하다. 그렇지 않으면 데이터 오류나 잘못된 정보가 그대로 확산될 위험이 있다.
접근성 확대가 부르는 또 다른 위험
암 치료 등 의료 지식의 접근 장벽을 AI가 크게 낮추고 있다. 이는 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 큰 의미를 가진다. 최신 암 치료 정보에 접근하기 어려웠던 환경에서도 AI는 복잡한 내용을 이해하기 쉽게 풀어주고, 의료진의 의사결정을 보조할 수 있다.
하지만 바로 이 ‘쉬움’이 위험으로 이어질 수 있다. AI는 때로 확신에 찬 답변을 내놓지만, 그 내용이 항상 검증된 의학적 사실인 것은 아니다. 사용자가 이를 그대로 받아들이면 잘못된 치료 선택이나 치료 지연 같은 문제로 이어질 수 있다.
미국 국립암연구소의 연구자 아밋 싱은 “AI라고 해서 모두 지능적인 것은 아니다”라는 농담을 언급하며, 잘못된 데이터가 입력되면 잘못된 결과가 더 빠르게 퍼질 뿐이라고 지적한다. 결국 정확성과 검증 없이 확산되는 정보는 오히려 해를 끼칠 수 있다는 것이다.
결국엔, AI는 암 치료의 격차를 줄일 수도, 오히려 더 벌릴 수도 있는 양날의 도구다. 안전장치와 교육, 그리고 엄격한 검증 체계가 함께 마련될 때에만 이 기술은 진짜 의료 혁신으로 이어질 수 있다.
성치훈 기자/ hello@sciencewave.kr
출처: The Scientist, “The Double-Edged Sword of AI Models and Cancer Treatment”
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