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의료에서 인공지능 오류로 사고, 부상 또는 더 나쁜 상황이 발생할 경우誰가 책임인가? 상황에 따라 인공지능 개발자, 의료 전문가 또는 환자일 수 있다. 인공지능이 의료에서 더 일반적으로 사용됨에 따라 책임은 점점 더 복잡하고 심각한 문제가 되고 있다. 인공지능이 잘못된 경우誰가 책임이고 사고를 어떻게 방지할 수 있는가?
의료에서 인공지능 오류의 위험
의료에서 인공지능은 정밀도와 정확성의 향상, 회복 시간의 단축 등 많은驚異的なประโยชน을 제공한다. 인공지능은 의사들이 진단을 내리고, 수술을 수행하며, 환자에게 가능한 최善의 치료를 제공하는 데 도움을 준다. 그러나 인공지능 오류는 언제나 가능하다.
의료에서 인공지능이 잘못된 다양한 시나리오가 있다. 의사와 환자는 인공지능을 순수한 소프트웨어 기반의 의사결정 도구로 사용하거나 인공지능을 물리적 장치의 뇌로 사용할 수 있다. 두 가지 범주 모두 위험이 있다.
예를 들어, 인공지능 기반 수술 로봇이 수술 중에 고장 나면 환자에게 심각한 부상을 입히거나 심지어 사망에 이를 수 있다. 마찬가지로, 약물 진단 알고리즘이 환자에게 잘못된 약물을 추천하여 부작용을 일으킬 수 있다. 약물이 환자에게 해를 입히지 않더라도, 잘못된 진단으로 적절한 치료가 지연될 수 있다.
이러한 인공지능 오류의 근본 원인은 인공지능 모델 자체의 특성이다. 오늘날 대부분의 인공지능은 “블랙 박스” 논리를 사용하므로 알고리즘이 어떻게 결정을 내리는지 아무도 볼 수 없다. 블랙 박스 인공지능은 투명성이 없으며, 논리적 편향, 차별, 불정확한 결과와 같은 위험을 초래한다. 이러한 위험 요인을 사고가 발생하기 전까지는 발견하기 어렵다.
인공지능이 잘못된 경우:誰가 책임인가?
인공지능 기반 의료 절차에서 사고가 발생할 경우 어떻게 되는가? 인공지능이 잘못된 경우는 항상 어느 정도 가능하다. 누군가가 부상이나 사망할 경우, 인공지능이 잘못된 경우誰가 책임인가? 꼭 그렇지는 않다.
인공지능 개발자가 책임일 경우
인공지능은 단순한 컴퓨터 프로그램이라고 기억해야 한다. 매우 발전된 컴퓨터 프로그램이지만, 여전히 코드이며, 다른 소프트웨어와 마찬가지다. 인공지능은 인간과 같은 자의식이나 독립성이 없으므로, 사고에 대한 책임을 지울 수 없다. 인공지능은 법원에 출두하거나 감옥에 갈 수 없다.
의료에서 인공지능 오류는 대부분 인공지능 개발자 또는 수술을 모니터링하는 의료 전문가의 책임일 것이다. 사고의 책임은 경우에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, 데이터 편향으로 인해 인공지능이 불공정하거나, 부정확하거나, 차별적인 결정을 내리거나 치료를 제공할 경우, 개발자가 책임을 지게 될 것이다. 개발자는 인공지능이 약속한 대로 작동하고 모든 환자에게 최상의 치료를 제공하는 것을 보장해야 한다. 인공지능이 개발자의 부주의, 소홀함 또는 오류로 인해 고장 나면, 의사는 책임을 지지 않는다.
의사 또는 의사가 책임일 경우
그러나, 의사 또는 환자가 인공지능이 잘못된 경우 책임을 질 수도 있다. 예를 들어, 개발자가 모든 것을 제대로 하고, 의사에게 자세한 지침을 제공하고, 모든 가능한 위험을 설명할 수 있다. 그러나, 수술을 수행할 때, 의사가 분산되거나, 피로하거나,健忘症이거나, 단순히 부주의할 수 있다.
調査에 따르면 40% 이상의 의사가 직장에서 소진을 경험하며, 이것은 주의력이 떨어지고, 반사신경이 느려지고, 기억력 회상이 나빠질 수 있다. 의사가 자신의 신체적, 심리적需求을 해결하지 못하고, 그 상태로 인해 사고가 발생할 경우, 그것은 의사의 책임이다.
状況에 따라, 의사의 고용주는 의료에서 인공지능 오류의 책임을 질 수도 있다. 예를 들어, 병원의 관리자가 의사에게 승진을 거부하겠다고 위협할 경우, 의사는 과로로 인해 소진을 경험할 수 있다. 이 경우, 의사의 고용주는 책임을 질 수 있다.
환자가 책임일 경우
그러나, 인공지능 개발자와 의사가 모든 것을 제대로 할 경우, 사고는 환자의 책임일 수 있다. 인공지능이 잘못된 경우는 기술적인 오류가 아닌, 사용자 오류일 수도 있다.
예를 들어, 의사가 환자에게 인공지능 도구를 자세히 설명했지만, 환자가 안전 지침을 무시하거나, 잘못된 데이터를 입력할 수 있다. 이러한 부주의 또는 잘못된 사용으로 인해 사고가 발생할 경우, 환자의 책임이다. 이 경우, 환자는 인공지능을 올바르게 사용하거나, 정확한 데이터를 제공하는 책임이 있었다.
환자가 자신의 의료需求을 알고 있다고 해도, 의사의 지침을 따르지 않을 수 있다. 예를 들어, 24%의 미국인이 약을 복용하는 데 어려움을 경험한다고 보고한다. 환자는 약을 구매할 수 없기 때문에, 약을 복용하지 않거나, 인공지능에게 약을 복용하지 않았다고 거짓말할 수 있다.
환자의 잘못된 사용이 의사 또는 인공지능 개발자의 지침 부족으로 인한 경우, 책임은 다른 곳에 있을 수 있다. 궁극적으로, 사고 또는 오류의 근본 원인이 어디에 있는지에 따라 달라진다.
규제 및 잠재적 해결책
의료에서 인공지능 오류를 방지할 수 있는 방법이 있는가? 어떤 의료 절차도 완전히 무위험하지는 않지만, 부정적인 결과의 가능성을 최소화하는 방법이 있다.
의료에서 인공지능 사용을 규제하면, 환자를 고위험 인공지능 기반 도구 및 절차로부터 보호할 수 있다. FDA는 이미 인공지능 의료 기기의 규제 프레임워크를 가지고 있으며, 테스트 및 안전 요구사항과 검토 절차를 규정하고 있다. 주요 의료 감독 기관도 향후 몇 년 안에 인공지능 알고리즘과 환자 데이터의 사용을 규제할 수 있다.
严格하고, 합리적이며, 철저한 규제 외에도, 개발자는 인공지능이 잘못된 경우를 방지하기 위한 조치를 취해야 한다. 설명 가능한 인공지능, 즉 “화이트 박스” 인공지능은 투명성과 데이터 편향 문제를 해결할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델은 개발자와 사용자가 모델의 논리를 접근할 수 있게 하는 새로운 알고리즘이다.
인공지능 개발자, 의사, 환자가 인공지능이 어떻게 결정을 내리는지 볼 수 있다면, 데이터 편향을 식별하기가 훨씬 쉽다. 의사들은 또한 사실적인 부정확성 또는 누락된 정보를 더 빠르게 잡을 수 있다. 설명 가능한 인공지능을 사용함으로써, 개발자와 의료 제공자는 의료 인공지능의 신뢰성과 효과성을 높일 수 있다.
안전하고 효과적인 의료 인공지능
인공지능은 의료 분야에서驚異的な 일을 할 수 있으며, 심지어 생명을 구할 수도 있다. 인공지능에는 항상 어느 정도의 불확실성이 있지만, 개발자와 의료 기관은 이러한 위험을 최소화하기 위한 조치를 취할 수 있다. 의료에서 인공지능 오류가 발생할 경우, 법률 고문은 사고의 근본 원인에 따라 책임을 결정할 것이다.
