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의료와 건강

원리 모르는 AI 추천 신약, 써도 될까

ZDNet Korea·2026-10-08

요약

AI는 신약 후보 물질을 빠르게 찾아내지만 왜 효과가 있는지는 설명하지 못하는 '블랙박스' 문제를 안고 있다. 이에 전문가들이 토론을 벌인 결과 찬성 비율이 처음 50%에서 중간에 40%까지 떨어졌다가 최종적으로 66%가 '조건부 사용'에 동의했다. 반대한 34%는 부작용 발생 시 책임 소재가 불분명하다는 점을 우려했다. 조건부 사용은 노출-반응, 용량반응, 상호작용 세 가지 검사를 통과하고, 대안이 없는 중증 환자에게 설명 불가능성을 알리고 동의를 받아 병원이 지속 관찰하는 경우로 한정됐다. 다만 수년 뒤 나타날 수 있는 독성 문제는 여전히 풀리지 않은 과제로 남았다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

설명 불가능한 AI 추천을 임상에 쓸지 여부가 기술 성능이 아니라 위험 통제와 동의 절차 같은 안전장치 설계 문제로 다뤄지고 있다는 점이 눈에 띈다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 ZDNet Korea는 '효과는 확실, 기전은 모르는 AI 신약' 패널 토론을 보도하며 임상시험 통과 시 제한적 활용, 조건부 승인 같은 대안을 제시했다. 이 기사는 같은 토론에서 나온 찬반 비율 변화와 조건부 사용 기준을 구체적으로 전한다.

짚어야 할 점

  • 찬성 비율이 50%에서 40%로 떨어졌다가 66%로 올라간 과정 자체가, 설명 불가능성을 받아들이는 데 합의가 쉽지 않았음을 보여준다.
  • 조건부 사용 기준(노출-반응·용량반응·상호작용 검사 통과, 동의, 지속 관찰)은 앞선 보도의 '약물동태·용량반응·독성 상호작용 재현성' 기준과 같은 맥락으로, 기전 설명 대신 검증 가능한 지표로 승인 여부를 가리려는 시도다.
  • 반대 34%가 지적한 부작용 책임 소재 문제는 해소되지 않은 채 남았고, 수년 뒤 나타나는 독성 문제도 과제로 명시됐다.

아직 확인되지 않은 것

  • 부작용 발생 시 병원, 개발사, AI 플랫폼 중 누가 책임을 지는지에 대한 구체적 기준은 제시되지 않았다.
  • '대안이 없는 중증 환자'를 누가, 어떤 절차로 판정하는지는 확인되지 않았다.
  • 수년 뒤 나타날 수 있는 독성 문제를 어떻게 추적·관리할지에 대한 구체적 방안은 나오지 않았다.

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