AI, 응급실 의사 진단능력 압도…정보 적을수록 정확도 '껑충'

최신 대규모 언어 모델(LLM)이 응급실 실제 증례를 이용한 블라인드 테스트에서 인간 의사보다 뛰어난 임상 추론 능력을 보였다는 연구 결과가 나왔다.

12일(현지시간) 국제학술지 '사이언스(Science)'는 대규모 언어 모델이 응급실 환경의 실제 환자 사례를 기반으로 한 진단 능력 테스트에서 의사보다 높은 정확도를 기록했다고 밝혔다.

이번 연구는 LLM과 의사들에게 동일한 응급실 환자 증례를 제공하고 진단을 내리게 하는 블라인드 테스트 방식으로 진행됐다.

테스트 결과, LLM은 전반적인 임상 추론 능력과 진단 정확도 측면에서 인간 의사를 능가하는 성능을 보인 것으로 나타났다.

특히 이번 연구에서 주목할 점은 LLM이 제한된 정보만으로 진단을 내릴 때 오히려 더 높은 정확도를 보였다는 사실이다. 이는 더 많은 정보를 바탕으로 종합적인 판단을 내리는 인간 의사의 진단 과정과 대비되는 결과다.

해당 연구 결과는 향후 응급 의료 현장에서 AI를 활용한 진단 보조 시스템의 가능성을 시사하며, 의료계의 큰 주목을 받고 있다.