사진은 경북보건대학교 플로렌스센터(간호실습실)에서 간호학과 2학년 학생들이 기본간호학 실습을 하고 있는 모습. 뉴스1 제공
생성형 인공지능(AI)이 의료 현장 전반으로 빠르게 확산하는 가운데 임상 간호 실무에서 AI의 활용 가능성과 위험성을 종합적으로 분석한 연구 결과가 나왔다. AI가 간호사의 행정 부담을 줄여 환자 돌봄에 집중할 수 있도록 돕는 잠재력은 크지만, 환각 현상 등 치명적인 위험이 있어 인간의 임상 판단을 대체할 수는 없다는 지적이다.
국제학술지 『BMC Nursing』에 최근 게재된 ‘Advantages and challenges for utilization of generative artificial intelligence in clinical nursing practice’ 논문은 생성형 AI의 임상 간호 활용 사례와 위험성을 종합적으로 분석했다.
연구진은 2023년부터 2025년까지 발표된 관련 연구들을 통합 검토한 결과 생성형 AI가 △임상 의사결정 지원 △환자 교육 △간호기록 자동화 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 보이고 있다고 밝혔다.
특히 간호기록 업무의 효율화가 가장 주목받았다. 생성형 AI는 SOAP(주관적·객관적 상태, 평가, 계획) 노트 작성과 환자 상태 요약 등 반복적인 행정업무를 처리해 간호사의 문서화 부담을 덜어주는 것으로 나타났다. 아울러 응급실과 중환자실에서 환자 데이터를 분석해 중증도를 분류하고 악화 위험을 조기에 예측하는 데도 기여했다. 만성질환 관리나 퇴원 후 복약지도 등 환자 맞춤형 교육 분야에서도 챗봇 형태의 AI 활용도가 높았다.
그러나 연구진은 생성형 AI 확대에 따른 심각한 위험성도 경고했다. 가장 큰 문제는 사실이 아닌 정보를 진실처럼 생성하는 ‘환각(Hallucination)’ 현상이다. 실제로 일부 연구에서는 AI가 중증 환자를 저위험군으로 잘못 분류한 위험천만한 사례가 보고되기도 했다. 환자의 개인정보 보호 문제, AI 판단 오류 시 책임 소재, 알고리즘 편향성 등도 시급히 해결해야 할 과제로 꼽혔다.
정서적 교감의 한계도 지적됐다. 연구진은 “간호는 단순한 정보 전달이 아니라 인간적 관계와 공감에 기반한 전문 영역”이라며 “AI가 간호사를 보조할 수는 있지만 결코 대체할 수는 없다”고 못 박았다.
이에 따라 향후 간호사들에게는 AI가 제시한 정보를 비판적으로 검증하고 오류를 식별해내는 'AI 활용 및 검증 역량'이 필수적일 것으로 전망된다. 논문은 “생성형 AI는 간호사의 전문성을 돕는 보조 시스템일 뿐 최종 임상 판단은 반드시 간호사의 전문적 판단에 기반해야 한다”고 강조했다.
출처 : 간호사신문(https://www.nursenews.co.kr)
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