의료 AI가 실패하면 책임은 누구에게 있습니까?

의료 분야의 AI 실수가 사고, 부상 또는 악화를 초래하는 경우 책임은 누구에게 있습니까? 상황에 따라 AI 개발자, 의료 전문가 또는 환자가 될 수 있습니다. 의료 분야에서 AI가 보편화됨에 따라 책임은 점점 더 복잡해지고 심각한 문제가 되고 있습니다. 잘못된 AI에 대한 책임은 누구에게 있으며 사고는 어떻게 예방할 수 있습니까?

의료 분야에서 AI 실수의 위험

정확성과 정확도 향상에서 복구 시간 단축에 이르기까지 의료 분야에서 AI에는 많은 놀라운 이점이 있습니다. AI는 의사가 진단을 내리고 수술을 수행하며 환자에게 가능한 최상의 치료를 제공하도록 돕고 있습니다. 불행히도 AI 실수는 항상 가능성이 있습니다.

의료 분야에는 AI가 잘못된 시나리오가 광범위하게 존재합니다. 의사와 환자는 AI를 순전히 소프트웨어 기반 의사 결정 도구로 사용하거나 AI가 로봇과 같은 물리적 장치의 두뇌가 될 수 있습니다. 두 범주 모두 위험이 있습니다.

예를 들어 인공지능 수술 로봇이 시술 중 오작동을 일으키면 어떻게 될까요? 이로 인해 심각한 부상을 입거나 잠재적으로 환자가 사망할 수도 있습니다. 마찬가지로, 약물 진단 알고리즘이 환자에게 잘못된 약물을 추천하여 부정적인 부작용을 겪는다면 어떻게 될까요? 약이 환자에게 해를 끼치지 않더라도 오진으로 인해 적절한 치료가 지연될 수 있습니다.

이와 같은 AI 실수의 근원에는 AI 모델 자체의 특성이 있습니다. 오늘날 대부분의 AI는 "블랙 박스" 논리를 사용합니다. 즉, 알고리즘이 어떻게 결정을 내리는지 아무도 볼 수 없습니다. 블랙박스 AI는 투명성 부족, 논리 편향과 같은 위험으로 이어짐, 차별 및 부정확한 결과. 불행히도 이미 문제를 일으킬 때까지 이러한 위험 요소를 감지하기는 어렵습니다.

잘못된 AI: 누구의 책임입니까?

AI 기반 의료 시술에서 사고가 발생하면 어떻게 될까요? AI가 잘못될 가능성은 항상 어느 정도 예상할 수 있습니다. 누군가가 다치거나 악화되면 AI의 잘못입니까? 반드시 그런 것은 아닙니다.

AI 개발자가 잘못했을 때

AI는 컴퓨터 프로그램에 지나지 않는다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 고도로 발전된 컴퓨터 프로그램이지만 다른 소프트웨어와 마찬가지로 여전히 코드입니다. AI는 인간처럼 지각이 있거나 독립적이지 않기 때문에 사고에 대해 책임을 질 수 없습니다. AI는 법정에 출두하거나 감옥에 갈 수 없습니다.

의료 분야의 AI 실수는 AI 개발자 또는 절차를 모니터링하는 의료 전문가의 책임일 가능성이 큽니다. 사고에 대해 어느 당사자의 잘못인지는 경우에 따라 다를 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 편향으로 인해 AI가 불공평하거나 부정확하거나 차별적인 결정이나 대우를 내리게 된 경우 개발자의 잘못이 있을 수 있습니다. 개발자는 약속대로 AI 기능을 보장하고 모든 환자에게 가능한 최상의 치료를 제공할 책임이 있습니다. 개발자 측의 과실, 감독 또는 오류로 인해 AI가 오작동하는 경우 의사는 책임을 지지 않습니다.

의사 또는 의사에게 잘못이 있는 경우

그러나 의사나 심지어 환자가 AI가 잘못된 것에 대해 책임을 질 수 있다는 것은 여전히 ​​가능합니다. 예를 들어 개발자는 모든 것을 올바르게 수행하고 의사에게 철저한 지침을 제공하고 가능한 모든 위험을 설명할 수 있습니다. 시술 시간이 되면 의사는 산만하거나, 피곤하거나, 건망증이 있거나, 단순히 태만할 수 있습니다.

설문 조사 표시 의사의 40% 이상 부주의, 느린 반사 작용 및 기억력 저하로 이어질 수 있는 직장에서의 번아웃을 경험합니다. 의사가 자신의 신체적, 심리적 필요를 해결하지 않고 상태가 사고를 유발한다면 그것은 의사의 잘못입니다.

상황에 따라 의사의 고용주는 의료 분야의 AI 실수에 대해 궁극적으로 비난받을 수 있습니다. 예를 들어, 병원의 관리자가 의사가 초과 근무에 동의하지 않으면 승진을 거부하겠다고 위협한다면 어떻게 될까요? 이로 인해 스스로 과로하게 되어 소진 상태에 이르게 됩니다. 의사의 고용주는 이와 같은 독특한 상황에서 책임을 져야 할 것입니다. 

환자에게 잘못이 있을 때

그래도 AI 개발자와 의사가 모두 올바르게 수행하면 어떻게 될까요? 환자가 AI 도구를 독립적으로 사용할 때 사고는 환자의 잘못일 수 있습니다. AI가 잘못되는 것이 항상 기술적 오류로 인한 것은 아닙니다. 잘못 사용하거나 부적절하게 사용한 결과일 수도 있습니다.

예를 들어, 의사가 환자에게 AI 도구를 철저히 설명하지만 안전 지침을 무시하거나 잘못된 데이터를 입력할 수 있습니다. 부주의하거나 부적절한 사용으로 사고가 발생하면 환자의 책임입니다. 이 경우 AI를 올바르게 사용하거나 정확한 데이터를 제공해야 할 책임이 있으며 이를 소홀히 한 것입니다.

환자가 자신의 의학적 필요를 알고 있더라도 여러 가지 이유로 의사의 지시를 따르지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 처방약을 복용하는 미국인의 24% 약값을 지불하는 데 어려움을 겪고 있다고 보고합니다. 환자는 처방전 비용을 지불할 수 없다는 것이 부끄러워서 약을 건너뛰거나 약을 복용하는 것에 대해 AI에게 거짓말을 할 수 있습니다.

환자의 부적절한 사용이 의사나 AI 개발자의 지도 부족으로 인한 것이라면 책임은 다른 데 있을 수 있습니다. 궁극적으로 근본 사고 또는 오류가 발생한 위치에 따라 다릅니다.

규제 및 잠재적 솔루션

의료 분야에서 AI 실수를 방지할 수 있는 방법이 있습니까? 완전히 위험이 없는 의료 절차는 없지만 부작용의 가능성을 최소화할 수 있는 방법이 있습니다.

의료 분야에서 AI 사용에 대한 규정은 고위험 AI 기반 도구 및 절차로부터 환자를 보호할 수 있습니다. FDA는 이미 AI 의료기기 규제 프레임워크, 테스트 및 안전 요구 사항과 검토 프로세스를 간략하게 설명합니다. 선도적인 의료 감독 기관도 향후 AI 알고리즘으로 환자 데이터 사용을 규제하기 위해 개입할 수 있습니다.

엄격하고 합리적이며 철저한 규정 외에도 개발자는 AI가 잘못된 시나리오를 방지하기 위한 조치를 취해야 합니다. 설명 가능한 AI(화이트 박스 AI라고도 함)는 투명성 및 데이터 편향 문제를 해결할 수 있습니다. 설명 가능한 AI 모델은 개발자와 사용자가 모델의 논리에 액세스할 수 있도록 하는 새로운 알고리즘입니다.

AI 개발자, 의사 및 환자가 AI가 결론에 도달하는 방식을 볼 수 있으면 데이터 편향을 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다. 의사는 또한 사실적 부정확성이나 누락된 정보를 더 빨리 포착할 수 있습니다. 개발자와 의료 제공자는 블랙박스 AI가 아닌 설명 가능한 AI를 사용하여 의료 AI의 신뢰성과 효율성을 높일 수 있습니다.

안전하고 효과적인 의료 AI

인공 지능은 의료 분야에서 놀라운 일을 할 수 있으며 잠재적으로 생명을 구할 수도 있습니다. AI와 관련된 불확실성은 항상 존재하지만 개발자와 의료 기관은 이러한 위험을 최소화하기 위해 조치를 취할 수 있습니다. 의료 분야에서 AI 실수가 발생하면 법률 상담사는 사고의 근본 오류를 기반으로 책임을 결정할 것입니다.