구글 DeepMind, 'AI co-clinician' 연구 이니셔티브 공개… 1차 진료 98개 질의 중 97건 'zero critical errors', 멀티모달 시뮬레이션서 140개 항목 중 68개 PCP 동등·초과

구글 DeepMind가 AI를 임상 팀의 협업 구성원으로 동작시키는 'AI co-clinician' 연구 이니셔티브를 공개했다. 세계보건기구(WHO)가 2030년까지 1,000만 명 이상의 의료 인력 부족을 전망하는 가운데, 의사의 전문성을 증폭시키고 환자에게 더 높은 품질의 진료를 제공하는 방향을 모색한다는 취지다.

DeepMind는 의료 AI 여정을 의학 시험형 지식을 다룬 'MedPaLM', 텍스트 기반 모의 진료 상담에서 의사 수준 성능을 보인 'AMIE'를 거쳐, 환자가 담당 의사의 임상 권한 아래 AI 에이전트의 도움을 받는 'triadic care(3자 진료)' 모델로 진화시키고 있다고 설명했다. AI co-clinician은 의료진과 환자 양쪽을 모두 대상으로 설계·평가됐다.

임상의 보조 측면에서는 학계 의사들과 함께 'NOHARM' 프레임워크를 응용해 '오기재 오류(errors of commission)'와 '누락 오류(errors of omission)'를 평가했다. 헤드투헤드 블라인드 평가에서 의사들은 주요 근거 종합 도구 대비 AI co-clinician의 답변을 일관되게 선호했고, 98개 현실적 1차 진료 질의에 대한 객관 분석에서 97건에서 critical error가 0건으로 기록돼 의사들이 널리 쓰는 기존 두 AI 시스템보다 개선된 결과를 보였다.

약물·치료 개입 관련 정밀도 평가에서는 OpenFDA의 RxQA 벤치마크를 활용했다. 복잡한 의약 지식과 추론을 평가하는 이 테스트에서 AI co-clinician은 다른 프런티어 AI 시스템을 상회했으며, 특히 실제 진료에서처럼 개방형 형태로 질문이 제시될 때 격차가 컸다고 회사는 밝혔다.

환자 대면 영역에서는 Gemini와 Project Astra의 역량을 토대로 실시간 멀티모달 능력을 시험했다. 보행, 호흡 패턴, 피부 변화처럼 시각·청각 단서가 핵심인 임상 평가를 텍스트만으로는 구현하기 어렵다는 판단에서다. DeepMind는 라이브 오디오·비디오로 환자와 상호작용하는 원격 진료 통화 시뮬레이션을 진행하고, 그 방법론과 결과를 'Towards Conversational Medical AI with Eyes, Ears and a Voice' 기술 보고서에 정리했다고 밝혔다.

하버드 의대와 스탠퍼드 의대 의사들과 함께 설계된 무작위 시뮬레이션 연구는 20개 합성 임상 시나리오와 10명의 의사 '환자-배우'로 구성됐다. AI 에이전트는 텍스트 전용 시스템에 없던 능력을 보였는데, 환자의 흡입기 사용법을 실시간으로 교정하거나 회전근개 손상을 식별하기 위한 어깨 동작을 안내하는 사례 등이 보고됐다.

상담 기술 140개 항목을 평가한 결과 전반적으로는 전문 의사들이 AI 시스템보다 우수했고, 특히 '레드 플래그' 식별과 핵심 신체검사 안내에서 격차가 컸다. 다만 AI co-clinician은 140개 중 68개 영역에서 1차 진료의(PCP)와 동등하거나 이를 초과하는 수행을 보여, 현 단계에서는 임상 판단을 대체하기보다 의료진을 보조하는 도구로 활용하는 것이 적절하다는 결론으로 이어졌다.

임상 환경 배포에 필요한 안전장치 설계로는 환자 대면 원격 진료 시뮬레이션에서 듀얼 에이전트 아키텍처가 적용됐다. 'Planner' 모듈이 대화를 지속적으로 모니터링하면서 'Talker' 에이전트가 안전한 임상 경계 내에 머무는지를 검증하는 구조다. 또한 의료진 응답에서는 임상 등급 근거를 우선해 검색 결과에 대한 검증과 인용 점검을 수행한다.

엄격한 실세계 평가를 위해 DeepMind는 미국, 인도, 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, UAE 등 글로벌하게 다양한 의료 환경의 학술·연구 협력자와 단계적 평가를 진행 중이다. 회사는 추가 지역과 미션 정합 의료 기관·학술 의료 센터로 평가를 확대할 방침이라고 밝히면서, 현 연구 협력은 질병의 진단·치료·완화·예방이나 의료 자문 제공을 목적으로 하지 않는다는 점을 명시했다.