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의료 현장의 최전선에서 환자의 생명을 돌보는 간호사의 의사결정 과정에 생성형 인공지능(AI)가 응급 상황 판단 속도를 11배 이상 높이고, 기록 업무 시간을 대폭 단축하는 등 의료 효율성을 획기적으로 개선할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
강원대학교 간호학과 연구팀(김상돌 교수 외)이 최근 한국간호행정학회지에 발표한 ‘생성형 AI의 이용이 간호사의 의사결정에 미치는 영향’ 논문에 따르면 생성형 AI(ChatGPT 등)는 간호 업무의 효율성을 높일 강력한 잠재력을 가진 것으로 나타났다. 연구팀이 2000년부터 2025년까지 발표된 국내외 연구 23편을 체계적으로 분석한 결과다.
가장 두드러진 성과는 ‘속도’였다. 응급 상황 발생 시 AI의 응답 시간은 평균 45초로, 의료 전문가(8.5분)보다 약 11.3배 빨랐다. 정확도 또한 합격점이다. 신생아 중환자실(NICU) 진단 적절성은 최대 98%에 달했고, 응급실 환자 분류(트리아제) 업무에서도 숙련된 의료진과 높은 일치도(0.902)를 보였다.
특히 간호사들의 고질적인 업무 부담인 ‘기록 업무’의 경우 기존 15분에서 5분으로 줄어들거나 시스템에 따라서는 99% 이상 단축되는 등 파격적인 개선 효과가 입증됐다.
하지만 명확한 한계도 포착됐다. AI가 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 ‘할루시네이션(환각 현상)’이 임상 현장에서도 확인됐기 때문이다. AI가 환자의 활력 징후를 처리하는 과정에서 잘못된 정보를 만들거나, 인구통계학적 편향성을 띤 권고안을 제시할 위험이 지적됐다.
특히 AI 시스템에 대한 간호사들의 신뢰도가 약 34%로 나타나 비판적 사고 없이 AI의 제안을 수용하는 ‘과잉 신뢰’가 환자 안전을 위협할 수 있다는 우려도 제기됐다. 치료 계획 수립 시 핵심 정보를 누락하거나 부적절한 처방을 제안할 가능성도 여전히 남아있는 상태다.
연구를 주도한 김상돌 교수는 AI가 현장에 안착하기 위한 전제 조건으로 ‘AI 리터러시(활용 역량) 교육’과 ‘제도적 장치’를 꼽았다. 조사 결과 정식 AI 교육을 받은 간호사는 15%에 불과했으나, 89%는 관련 교육을 강력히 희망하고 있는 것으로 나타났다.
김 교수는 “생성형 AI는 간호사의 판단을 대체하는 것이 아니라 증폭시키는 도구로 활용되어야 한다”며 “AI 도입 시 발생할 수 있는 책임 소재 규명과 윤리적 가이드라인 구축 등 제도적 뒷받침이 필수적”이라고 강조했다.
연구팀은 향후 AI가 실제 환자에게 미치는 영향을 검증하기 위해 대규모 무작위 대조군 연구 등 추가적인 임상 연구가 지속돼야 한다고 제언했다.
