단순 근육통부터 허리디스크까지

일상적 통증에 대한 AI의 답변과 전문의의 실제 감별 진단 포인트를 전격 비교

생성형 AI가 일상에 자리 잡으면서 몸이 아플 때 병원을 찾기 전 챗GPT 등 AI에게 먼저 증상을 묻는 디지털 자가진단족(族)이 늘고 있다. 그러나 개별 환자의 미세한 증상 차이를 기계가 완벽히 짚어낼 수 있을까, 최근 현직 통증의학과 전문의가 흔한 통증 증상에 대한 챗GPT의 답변을 직접 분석한 결과 AI는 보편적인 의학 지식을 제공하지만 실제 환자의 상태를 감별하는 데에는 한계가 뚜렷한 것으로 나타났다.

AI의 그럴듯한 답변, 그러나 놓치는 '치명적 변수'

앉았다 일어날 때 허리가 찌릿한 증상에 대해 챗GPT는 "근육이나 관절이 굳어 있다가 자극받은 것"이라며 가벼운 스트레칭을 권장했다. 얼핏 들으면 명의(名醫)가 따로 없지만 고연찰 원장(닥터둥파)의 시각은 달랐다. 그는 해당 증상이 만성인지 급성인지 촉진 시 통증이 있는지 다리 저림이 동반되는지를 종합적으로 판단해야 한다며 허리디스크의 가능성을 제기했다. AI는 모니터 밖으로 손을 뻗어 환자를 만져볼 수 없다는 태생적 한계를 여실히 보여주는 대목이다.

증상은 하나, 원인은 제각각… 감별 진단의 중요성

환자들은 흔히 단편적인 증상만으로 병을 예단하곤 한다. 새끼손가락만 저리다는 질문에 AI는 팔이나 목 신경이 눌렸을 가능성을 언급했다. 전문의 역시 이에 동의했으나, 진단의 깊이에서 차이를 보였다. 경추(목뼈)부터 팔꿈치, 손목에 이르기까지 어느 구간에서 신경이 압박되었는지 동반되는 통증 부위가 어디인지에 따라 처방이 완전히 달라지기 때문이다. '수근관 증후군(Carpal Tunnel Syndrome, 손목 터널 증후군: 손목 앞쪽의 작은 통로가 좁아져 신경이 눌리는 질환)'으로 쉽게 오인되는 손목 저림 역시 혈액순환 장애나 목디스크가 원인일 수 있다는 전문의의 지적은 섣불린 자가진단이 병을 키울 수 있음을 시사한다.

맹신은 금물, AI는 '참고용 보조 도구'에 불과

실제로 의료 현장에서는 AI 상담에 의존하다 치료 골든타임을 놓치는 사례가 심심치 않게 보고된다. 한국보건사회연구원이 2024년 말 발행한 '디지털 헬스케어 수용성 연구' 보고서에 따르면 비전문적인 온라인 정보나 AI에 의존해 자가진단을 내린 환자의 약 15%가 초기 적절한 치료 시기를 놓친 것으로 관측된다(추정). 또한 세계보건기구(WHO)는 2025년 생성형 AI 의료 가이드라인' 개정안을 통해 "AI는 임상적 의사결정을 보조할 뿐 의료인의 물리적 진찰과 임상적 판단을 대체할 수 없다"고 강력히 권고한 바 있다.

알고리즘이 계산 못 하는 통증의 변수, 결국 답은 '대면 진료'

AI 기술의 발전 속도를 고려할 때 향후 5년 내로 1차 의료 기관의 사전 문진 시스템에 챗GPT와 같은 대화형 AI가 도입될 확률은 80% 이상으로 관측된다. 하지만 기술이 아무리 고도화되더라도 환자마다 다르게 발현되는 통증의 강도와 미묘한 느낌을 수치화하여 완벽히 감별하는 것은 수학적으로 불가능에 가깝다. 영상 말미에서 고 원장이 남긴 "사람마다 느끼는 통증의 강도와 느낌이 다르기에 반드시 가까운 병원에 가야 한다"는 조언은 기술 혁신의 시대에도 의료의 본질은 인간 대 인간의 대면 진찰에 있음을 상기시킨다.