AI와 인간의 협업은 기계가 분석하고 인간이 최종 승인하는 절차로 축소될 수 없다. 핵심은 환자의 이야기를 구성하고 해석할 권한을 어떻게 배치하느냐에 있다. 의료진은 AI의 결과를 원기록과 대조하고 환자에게 되물어 실제 경험과 부합하는지 판단해야 하고, 환자 역시 AI가 구성한 설명을 수정하거나 거부하며 자신의 경험이 어떤 언어로 기록될지 결정하는 데 참여할 수 있어야 한다. 결국 미래의 서사 의학에서 중요한 것은 AI가 인간처럼 공감하는 문장을 얼마나 능숙하게 생성하는가가 아니다. AI가 우리에게 무엇을 새롭게 보게 하고, 무엇을 다시 묻게 하며, 누구의 목소리가 빠져 있는지를 알아차리게 하는가다. AI는 흩어진 사건을 배열하고 설명을 제안할 수 있지만, 어떤 사건을 중심에 놓고 어떤 의미로 해석하며 어떻게 책임질지는 환자와 의료진의 관계 속에서 결정되어야 한다. AI와 서사 의학의 협업은 기계가 환자의 이야기를 대신 쓰는 것이 아니라, 환자가 자기 이야기의 주인으로 남도록 더 정확하게 듣고 응답하는 데서 시작된다.
--- 「01 서사 의학」 중에서

디지털 치료의 가장 큰 장점으로 흔히 접근성이 언급되지만, 디지털이라는 형식 자체가 누구에게나 접근 가능한 것은 아니다. 스마트폰이 없거나 디지털 문해력이 낮은 환자, 고령층과 사회경제적 취약 계층은 혜택에서 소외되기 쉽고, 높은 초기 참여율은 시간이 지나며 떨어지는 경향이 있다. 접근성을 넓히려던 기술이 새로운 격차를 만들 수 있는 것이다. 민감한 정신건강 데이터의 상업적 활용도 현실의 위험이다. 그뿐만 아니라 디지털 치료에서는 약을 삼켰는가에 해당하는 문제가 단순하지 않다. 앱을 설치했는가, 몇 번 실행했는가, 세션을 끝냈는가, 내용을 이해했는가, 실제 생활에서 연습했는가가 모두 다른 차원의 ‘치료 노출’이다. 따라서 임상시험에서 효능이 입증된 프로그램도 현실에서 사용자가 지속적으로 참여하지 않는다면 같은 효과를 기대하기 어렵다.
--- 「03 디지털 치료제」 중에서

정밀 의료가 살피는 데이터는 유전체 하나에 머물지 않는다. 유전체와 전사체, 단백체, 대사체 같은 여러 층의 데이터를 함께 분석하는 멀티오믹스는 건강의 복잡성을 입체적으로 이해하려는 시도다. 그러나 데이터의 규모와 이질성, 해석 가능성은 여전히 큰 도전으로 남아 있다. 최근에는 AI가 서로 다른 오믹스 층에서 반복되는 패턴을 찾고 약물 반응을 예측하는 방법도 빠르게 연구되고 있다. 여기에 시간이라는 축이 더해진다. 건강은 생애에 걸쳐 변화하는 연속체이고, 오늘의 데이터가 한 달 뒤에도 같은 의미를 갖는다는 보장은 없다. 이 모든 변수의 비선형적 관계와 시간적 패턴을 사람이 직접 헤아리기는 어렵다. 바로 이 지점에서 AI와 계산적 방법이 필요해진다. 다만 데이터의 층이 늘어난다고 해서 반드시 한 사람을 더 잘 이해하게 되는 것은 아니다.
--- 「06 정밀 의료 서사」 중에서

지식재산(IP)의 가치는 확장에 있다. 그러나 의료 서사는 그 확장의 출발점에 언제나 한 사람의 삶과 몸, 관계가 있었다는 점에서 다른 콘텐츠와 같을 수 없다. 서사적 주권은 ‘누구의 것인가’라는 질문에 하나의 답을 주는 권리가 아니라, 그 질문을 확장의 과정에서 계속 묻게 하는 원칙이다. 의료 서사가 IP와 데이터, 인공지능으로 끊임없이 새로운 형태를 얻는 시대에는 바로 그 질문을 놓치지 않는 것이 이야기의 가치와 그것을 살아낸 사람을 함께 지키는 방법이 될 것이다.
--- 「09 아이피 확장」 중에서