알부민 질문에 다른 답…AI 프롬프트 맹점 채울 주체는 약사

• AI시대, 약사 미래를 설계하다②
• 대규모 데이터 처리→평균값 분석, 약사는 개별 상황 판단
• "부분적 근거 기반 추론, 신뢰형성·행동변화 한계"
• 직관·경험 의존 약료 패러다임, 데이터 분석·예측 도구로 보완·강화

[데일리팜=강혜경 기자] [프롬프트] 나는 건강에 관심이 많은 50대 여성이야. 최근에 홈쇼핑에서 알부민 광고를 봤는데 어떤 효과가 있는지, 어떤 제품을 먹으면 좋을지 추천해 줄래?

[AI] 병원에서 맞는 알부민 주사는 혈액으로 직접 들어가기 때문에 효과가 즉각적이지만 먹는 알부민은 위와 장에서 일반 단백질(아미노산)로 완전히 분해된 뒤 흡수됩니다. 따라서 알부민 영양제는 특별한 약리 효과가 있다기 보다는 '질 좋은 고농축 단백질 보충제'로 이해하시는 게 가장 정확합니다. 나이가 들면서 고기 소화가 잘 안 되거나, 평소 식사로 단백질 섭취가 부족해 만성 피로를 느끼는 50대 여성분들에게는 훌륭한 아미노산 공급원이 될 수 있습니다.

알부민 효능에 대한 AI의 답변이다.

여기서 더 나아가 '당뇨가 있다'고 입력하자, '참고용으로만 사용, 의학적인 자문이나 진단이 필요한 경우 전문가에게 문의하라'는 안내와 함께 '신장 수치(크레아티닌, 사구체여과율/eGFR)'와 '당류, 과일 농축액, 꿀, 아가베 시럽, 기타 탄수화물 부원료 등 당분(부원료)'를 조심하라는 솔루션을 내놨다.

'어떻게 질문했느냐'에 따라 AI의 답이 달라질 수 있음을 보여주는 예시다.

AI의 경우 주어진 질문(프롬프트) 안에서 판단하기 때문에, 질문이 불완전하거나 중요한 정보가 빠져 있을 경우 불완전한 답을 낼 가능성 또한 높아지는 것이다.

만약 늘 당뇨약을 처방받아 복용하는 50대 환자가 약국을 찾아 관련한 질문을 했다면 약사의 답은 어땠을까.

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AI가 대체하는 것은 '단순 기계적 업무'

김명규 이화여자대학교 약학대학 교수는 AI가 대체하는 것은 약사라는 직업 자체가 아닌 처방전 입력, 약 포장·조제 검수, 재고 관리 같은 '약사의 기계적인 업무'일 뿐이라고 일축했다.

오히려 AI의 해석을 판단하고, 환자와 공감하고, 복약 이행도를 높일 수 있도록 소통하는 '휴먼터치'는 AI가 대체할 수 없는 약사만의 영역이라는 주장이다. 김명규 교수는 최근 경기약사학술제에서 AI가 약사를 대체할 수 없는 이유를 7가지로 압축해 설명했다.

AI 생성 이미지.

그는 "AI는 대규모 기반의 '평균값 분석'에 강하지만, 약국에서 마주하는 환자는 데이터가 아닌 '사람'으로 환자 개개인의 생활습관, 식이, 심리상태 등의 미묘한 차이를 포착해 내고 더 나은 솔루션을 제시할 임무를 가진다"며 "AI가 사실이 아니거나 근거 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 그럴 듯 하게 생성하는 환각현상, 질문에 따라 답변의 질 등이 달라지는 프롬프트 의존성 역시 한계"라고 꼬집었다.

특히 AI가 참고할 문서를 검색하는 과정에서 효율성을 위해 상위 몇 개 문서만 선택하는 부분적 근거 기반 추론의 한계와 AI 모델간 변동성 등은 전형적인 맹점으로 꼽힌다.

설명과 설득이 배제된 단순 정보 전달과 법적·윤리적 책임 주체가 명확하지 않다는 부분 역시 아직까지는 AI가 뛰어넘지 못하는 한계다.

가령 이 약은 왜 먹는지, 부작용은 어떤지 같은 설명과 설득이 배제돼 있다 보니 환자의 행동 변화를 이끌기 쉽지 않고, 현재 기술 수준에서 AI에게 의료 결과에 대한 책임을 맡기는 것은 사실상 불가능하다는 지적이다.

그는 "환자의 불안과 두려움을 읽고 마음을 안심시키는 인간적 공감과 환자의 배경과 가치관을 고려한 맞춤형 소통, 복잡한 상황에서 무엇이 옳은지 스스로 판단하는 능력, 환자와의 유대감과 인간적 관계 형성은 알고리즘으로 코딩하기 어려운 인간의 영역"이라며 "결국 휴먼터치로서의 약사 업무와 책임이 더욱 강조될 수밖에 없다"고 말했다.

약사 출신 헬스커뮤니케이션 1호 박사인 모연화 약사 역시 약국과 약사는 '진심과 신뢰, 언어적·비언어적 커뮤니케이션이 어우러진 복합 영역'이라고 정의 내린다.

모 약사는 "약국에서는 '아프다', '불편하다' 같은 언어적 커뮤니케이션 이외에도 머뭇거림, 더듬거림, 안절부절 같은 비언어적 커뮤니케이션도 존재한다. 하지만 AI는 이같은 비언어적 커뮤니케이션을 이해하지 못할 뿐 더러 약국이 갖는 신뢰와 진심을 담아내지 못한다"며 "AI가 약사를 대체하는 것은 사실상 불가능한 일"이라고 해석했다.

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의료계에서는  판독·진단 등 '조력 업무'에 활용

의료계에서도 AI 활용은 핵심 이슈다. 로봇수술은 물론 초음파 판독, 암 진단 등 의료인의 결정을 보조하고 반복·단순 업무를 경감하는 조력자 역할로서 AI를 활용하고 있는데 최근에는 판독 보조를 넘어 판독문 초안을 직접 작성해 주는 단계까지 진화한 모습이다. 

AI 생성 이미지.

AI의 진단 정확도가 의사의 정확도를 뛰어넘는 사례도 제시되고 있다. 마이크로소프트 AI 연구팀이 개발한 클라우드 기반 최첨단 의료 진단 AI 시스템 'MAI-DxO(Microsoft AI Diagnostic Orchestrator)는 '여러 명의 가상 의사가 서로 회의하고 반론을 제기하며 정답을 찾아가는 멀티 에이전트 시스템'으로 85%의 진단 정확도로 화제가 됐다. 의사 집단 진단 정확도가 20%에 불과했다는 점을 감안할 때 무려 4배 이상의 성과를 낸 것이다.

한국보건복지인재원 김양우 교수는 "2025년 세계적인 학술지 PNAS에 따르면 의사와 AI가 협력할 때 단독 진단 보다 평균 30% 높은 정확도를 보였으며 환자 안전과 진단 품질이 향상된다는 연구가 있었다"며 "조력자로서의 AI도입은 더 많은 환자에게 빠르고 정확한 진료 환경을 제공할 것"이라고 예측했다.

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약국에서의 AI활용은?

이윤표 대한약사회 정보통신이사는 AI가 약료 패러다임 변화를 앞당길 것이라고 예상했다.

조제중심에서 '상담중심'으로, 단순 복약지도에서 '다제약물 관리'로, 질병 발생 후 치료에서 '예방 중심'으로 전환되고 있는 현재를 지나 미래에는 AI가 개인 건강 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 약료를 제공하는 시대가 도래할 것이라는 예상이다.

약물 상호작용은 물론 유전자 기반 대사까지 분석하고 약물 부작용 예측, 임상 의사결정 지원, 복약 순응도 향상 등에 AI가 활용될 수 있다는 설명이다.

AI 생성 이미지.

그는 "약사의 직관과 경험에 의존하던 영역에 AI가 더해지면서 데이터 분석과 예측 도구로의 보완·강화가 가능할 것"이라며 "단순 조제·정보 전달이라는 벗어나 약사 역할이 '전문적 판단 중심'으로 전환, 환자 중심의 정밀 약료 실현이 가능해질 것"이라고 기대했다.

이어 "약사들 역시 AI와 경쟁하는 게 아니라, AI를 도구로 전문성을 강화해야 할 것"이라고 말했다.

김명규 교수도 약사가 AI에 대체되지 않고 경쟁력을 갖추기 위한 4단계 역량 강화 로드맵을 강조했다.

데이터 분석 및 디지털 헬스 이해, AI와 기술 활용 능력 장착, 환자 중심 커뮤니케이션 강화, 멈추지 않은 평생 학습의 4단계가 완결될 때 약사의 역량은 한 단계 더 업그레이드될 수 있다는 것.

그는 "변화되는 기술과 흐름을 지속적으로 공부해 나갈 때 AI는 약사의 자리를 위협하는 것이 아니라, 가장 강력한 무기가 될 것"이라고 주장했다.