AI 시대, 의사는 무엇을 알아야 하는가

인공지능은 이미 의료 현장의 일상적 도구가 되었다. 영상 판독, 임상 의사 결정 지원, 진료 기록 자동화 등 다양한 영역에서 AI가 활용되면서 의료의 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 이러한 변화는 단순히 기술 도입의 문제가 아니다. 이 책은 AI 시대에 의사가 무엇을 배우고 어떻게 판단해야 하는지를 중심으로 의학 교육의 새로운 방향을 탐색하고, 기술의 발전이 의학 교육의 목표 자체를 바꾸고 있음을 지적한다. 과거 의학 교육이 지식의 축적과 전달에 초점을 두었다면, 이제는 방대한 데이터와 AI가 제시하는 결과를 해석하고 비판적으로 판단하는 능력이 핵심 역량이 되고 있다. 의료 AI는 환자의 위험도를 예측하고 진단 확률을 제시할 수 있지만, 개별 환자의 맥락과 치료 결정의 책임은 여전히 의사의 판단에 달려 있기 때문이다.더불어 AI가 의학 교육 전 단계에 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴본다. 의과대학 교육, 전공의 수련, 평생 의학 교육에 이르기까지 AI 기반 학습 도구와 교육 방법이 확산되고 있지만, 실제 임상 판단 능력이나 환자 결과 개선으로 이어지는 근거는 아직 제한적이다. 저자는 이러한 현실을 바탕으로 AI 활용 자체보다 “어떤 AI 교육이 어떤 교육 목표에 적합한가”라는 질문을 중심에 놓는다. 또한 의료 AI를 이해하기 위한 핵심 개념과 데이터 구조, 임상 적용 사례와 윤리적 문제, 알고리즘 편향과 책임 문제 등 실제 의료 현장에서 마주하는 다양한 쟁점을 함께 다룬다. 특히 AI가 제시하는 확률적 예측과 의사가 수행해야 하는 인과적 판단의 차이를 설명하며, 기술과 인간 전문성이 어떻게 협력해야 하는지를 강조한다.

AI를 단순한 기술 도구로 보지 않고, 의사의 전문성, 의료 책임, 교육 체계까지 다시 생각하게 만드는 구조적 변화로 이해한다. AI 시대 의료 교육이 지향해야 할 새로운 사고 틀을 제시하며, 인간의 임상 판단과 AI 기술이 어떻게 공존해야 하는지를 탐색하는 책이다.