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title: "AI 시대를 선도할 인재양성을 위한 의학교육의 방향"
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year: 2025
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category: "특집 : 의학교육의 해외동향과 우리나라의 방향"
authors: ["이영미"]
topics: ["physician-workforce", "medical-education", "ai-and-data"]
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# AI 시대를 선도할 인재양성을 위한 의학교육의 방향

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 계간의료정책포럼 제23권 4호
- PDF 물리 페이지: 17-20
- 원본 파일: `[KMA+RIHP]+계간의료정책포럼_23권+4호.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98&no=1)

## 정규화 본문

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특집 의학교육의 해외동향과 우리나라의 방향
AI 시대를 선도할 인재양성을 위한
의학교육의 방향
이 영 미
고려대학교 의과대학 의학교육학교실 주임교수
ymleehj@korea.ac.kr
들어가며 추어야 하며, 의학교육은 어떤 방향을 지향해야 하
는가? 이 글에서는 이에 대한 저자의 견해를 최근 수
인공지능(Artificial Intelligence: 이하 AI)기 행했던 연구와 경험을 토대로 제시하고자 한다.
술은 병원 내 업무의 자동화, 영상 판독, 환자 상담
챗봇, 예후 예측 모델, 대규모 데이터 기반의 임상
의사결정 등을 통해 임상 현장 깊숙이 파고들었다.¹ 의대 졸업생에게 요구되는 의료 AI 역량
의료 AI가 가져온 변화는 새로운 기술의 습득과 활
의사들이 AI를 진료, 연구에 활용하려면 다양한
용을 넘어 의사역할과 정체성에 대한 근본적 질문
정보와 AI가 생성한 데이터를 임상 의사결정에 통
을 던진다. AI 시대의 의학 전문가는 어떤 능력을 갖
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❙특집
합하고 의료-기계 상호작용을 능숙하게 관리하는 기반을 제공한다.
역량과 더불어 윤리･법적 문제와 AI 시대에 적합한
환자 소통 능력도 갖춰야 한다. 이러한 능력은 이미
의료 AI 교육과정 설계 및 환경 구축 전략
의사의 핵심역량으로 인식되어 전혀 새로울 것은
없지만, 부수적인 요소로 여겨져 교육과 배움의 사
저자의 연구진들은 도출한 ‘의료 AI 역량체계’를
각지대로 남아있는 것이 사실이다. 그러나 인공지
실제 교육과정에 어떻게 구현하고 무엇을 언제, 어
능 시대에 더 강조되는 능력은 타 분야와 융합, 소통
떤 방식으로 가르치고 습득하게 할지에 대한 구체
과 협업, 윤리적 판단 능력 등이기에 AI 기술의 도입
적이고 실제적인 방향성을 제시하기 위한 전략을
과 교육과정에 통합은 기존 의학교육의 재구조화를
개발하였다.5 이것을 교육과정설계 고려사항과 교
촉진하는데도 기여할 것으로 예상된다. Cooper와
육환경 구축의 2가지 영역으로 크게 나누어 설명하
Rodman은 의학교육에 인공지능을 도입하는데 있
면 아래와 같다.
어서 의학교육기관과 인증기관이 주도적인 역할과
의과대학에서 교육과정을 설계할 때는 의료AI
책임을 수행하지 않을 때, 강력한 외부 기술 기업들
역량 프레임워크에서 제시하는 역량들을 의과대학
이 이 과정을 주도할 수 있음을 경고하면서 이러한
의 기존 성과체계 밖에 별도로 추가하는 것이 아니
준비에는 인공지능을 활용한 새로운 학습 및 교육
라, 기존 목표 역량 안에서 구조적으로 연결되고 확
방식의 도입이 필수적임을 주장했다.1
장되도록 통합적으로 설계해야 한다. 아울러 의료
의료 AI 시대에 선제적으로 대응할 수 있는 의학
AI를 전체 의료 생태계 관점 즉 디지털 헬스･환경 변
교육의 재편을 위해는 먼저 의사에게 필요한 AI 역
화 이해를 통해 데이터 생성･기록･전달 시스템을
량의 구체적 수준에 대한 합의가 필요하다. 이에 저
파악하는 것이 필요하다. 의료 AI 교육은 학생의 수
자는 국내 40개 의과대학 학생, 교수 그리고 의료 AI
준과 학습 맥락에 맞추어 제공하되, 학년이 올라갈
전문가를 포괄하는 전국적 규모의 조사와 전문가
수록 심화 학습이 가능하도록 나선형 교육과정으로
델파이 조사를 통해, 한국의대 졸업생이 갖추어야
설계한다. 예를 들어 임상 노출이 상대적으로 적은
할 6개 도메인과 36개 세부 역량을 도출했다. 이 ‘의
저학년에는 AI개념과 데이터의 특성 이해, 기초적
료 AI 역량체계 (이하 Lee’s 의료AI 역량 프레임워
AI 분석 기술을 다루고, 임상실습시에는 의료현장
크)’에는 디지털헬스의 이해, AI의 기본 원리 이해,
에서 실제로 AI 도구를 활용하는 것을 경험하게 한
데이터 리터러시, 임상 적용능력, 윤리･법적 감수
다. 또한, 기초･임상･의료인문학의 통합 교육을 통
성, AI 연구･개발의 기초 역량의 6개 도메인이 포함
해 의료 AI를 다면적으로 이해하게 해야 한다. 예로
된다.2 이는 여러 국가에서 수행한 선행 연구가 제시
인공지능 영상 진단 원리는 기초 및 임상의학과 연
하는 AI 시대 의학교육의 핵심 방향성과 맥을 같이
계되고, AI가 제공한 정보를 환자와 공유의사결정
한다.3,4 아울러 이 여섯 가지 역량은 단순한 기술적
에 활용하거나 윤리적 책임에 대하여 논의할 때는
스킬이 아니라, 의료의 본질적 역할 즉, 신뢰, 책임
임상의학･의료인문학과 연결된다. 아울러 AI 기반
성, 환자 중심성을 AI와 함께 재해석하는 데 필요한
영상이나 병리 판독, 환자상태 모니터링, 진단과 예
18 의료정책포럼

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AI 시대를 선도할 인재양성을 위한 의학교육의 방향 ❙
후 측정과 같은 진료현장에서 실제로 적용되는 기 교육환경 구축면에서는 의과대학에서 AI 역량을
술을 경험해보고 장단점을 분석하게 하는 능력을 교육하고 지도할 수 있는 교원의 역량 강화가 필요
배양해야 한다. 또한 AI 기반 진단 및 예측 결과를 하다. 전문적인 AI 연구개발을 담당할 교수의 확보
환자/보호자에게 설명하는 것은 기존의 의사-환자 와 더불어 진료현장에서 AI의 기술과 선택, 기능 평
면담 상황과는 또 다른 측면에 추가되는 것이므로 가, 환자 결과에 미치는 영향 등을 종합적으로 평가
가상 환자 시뮬레이션 기반 환자 면담 훈련 등도 환자 하고 학습자에게 지도할 수 있도록 기존 임상교수
-의사 관계 형성을 촉진하는데 도움이 될 수 있다.6 의 관련 역량 개발이 병행되는 것도 필요하다. 기관
AI 관련 윤리와 법에 대한 이해와 신중한 적용은 간 공유 가능한 디지털 교육 인프라를 구축한다면
그 무엇보다도 중요한 능력이다. 그러나 이를 단순 개별 대학의 숙제가 될 인적 물적자원의 한계를 극
강의 또는 별도의 과목으로 개설하는 것 보다는 논 복하는데 도움이 될 수 있다. 의료 AI 교육과 교류를
의가 의학교육 전반에 걸쳐 이루어져야 한다. AI 편 위한 공유플랫폼이 대안이 될 수 있다. 실제로 저자
향, 설명가능성, 개인정보 보호 등 다양한 쟁점이 계 는 ‘투비닥터(의대생과 전공의 비 영리 단체)’와 협
속 출현할 것이며 이는 단독 과목이 아니라 타 과정, 업하여 의대생과 전공의가 언제 어디서나 의료 AI
보건의료 맥락 하에 임상사례 바탕으로 성찰과 토 를 학습하고 관심 주제에 대하여 토론하고 교류할
론의 방식으로 이루어지는 것이 필요하다. 수 있도록 의료 AI 교육 플랫폼을 구축했다.7
의료 AI가 중요하다고 해도 의과대학의 기본 목 나아가 의료 AI 교육과 연구의 지속발전을 위해
표는 의사를 배양하는 것이다. 따라서 학생의 동기, 서는 다학제협력 교육환경의 구축이 필요하다. 의
미래 본인의 진로에 따라 AI교육도 필수와 선택으 사–데이터과학자–엔지니어–윤리학자가 함께 교육
로 나누어 제공하는 것이 바람직하다. 기초적인 AI 목표성과 및 내용을 협의하여 개발하면 시너지를
리터러시와 임상에서 실제로 사용하는 AI의 강점과 창출할 수 있다. 아울러 AI 교육과정을 지속적으로
한계를 파악하고 비평할 수 있는 능력 등은 필수로 고도화해야 하는 유기체로 간주하고, 급속도로 변
제공하되, AI 연구와 개발에 관련한 고급 역량은 선 화 발전하는 AI 기술의 현황과 관련 규제 등을 반영
택 모듈 또는 연구 트랙으로 탄력적인 구성이 필요 하며 지속적으로 교육목표와 과정을 재설계해야 한
하다. 다. 다학제협력 공동연구개발을 통해 학습자들에
평가는 학생의 배움을 촉진하고 방향을 결정하는 게 역할모델을 보여주는 것도 필요하다.
동인이다. 따라서 수업과 과목/ 과정에서 목표로 하
는 의료 AI 역량의 내용과 도달 목표에 합당한 다층
나가며
적 평가 체계가 필요하다. 단순 지식 시험을 넘어,
성과목표에 따라 AI 출력 해석, 임상에 제공하는 솔
인공지능 시대 의사는 AI기술의 단순한 사용자
루션을 비판적으로 분석하고 판단할 수 있는 능력,
가 아니라 현명하고 윤리적으로 이를 활용하여 진
윤리적 판단을 할 수 있는 능력을 측정할 수 있는 사
료의 결과를 극대화할 수 있기에 그 전문성이 더 고
례기반의 측정평가의 개발이 필요하다.
도화되어야 한다. 의사는 AI를 적절히 활용하고 비
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❙특집
판적으로 평가하며, 그 한계를 분명히 인지하는 한 되는 것은 의료인의 인간적 측면이다. 인공지능 기
편, 환자와 함께 의사결정을 조율하는 과정에서 AI 술의 도입은 의료의 인간적 요소를 약화시키는 힘
를 보조 수단으로 적극적으로 활용하고, 기술이 초 이 아니라, 오히려 의사가 고유하게 수행해야 할 본
래할 수 있는 위험을 예방하는 전문가가 되어야 한다. 질적 역할을 강화할 수 있는 기회가 된다. AI라는 보
AI를 능숙하게 활용하는 사람과 그렇지 못한 사 조 도구가 존재하기 때문에 의사에게 주어지는 이
람 사이의 격차가 급격히 벌어지는 오늘날, 인간에 점, 즉 반복적이고 단순한 업무의 감소, 그로 인해
게 진정한 위협이 되는 것은 기술 그 자체가 아니라, 절약되는 에너지와 시간은 의료 현장에서 요구되는
AI를 더 잘 활용하는 주변의 경쟁자일 수 있다. 따라 인간만이 할 수 있는 일에 더 많이 투입될 수 있다.
서 AI 기술을 활용해 자신의 역량을 지속적으로 업 즉, 복잡한 상황에서의 윤리적 판단과 책임, 환자와
그레이드하는 것은 선택이 아니라 필수적인 과제가 보호자에 대한 공감과 존중, 다양한 직종과의 소통
되고 있다. 의사가 AI를 이해하고, 활용하고, 나아 과 협력 등이 그것이다. 역설적으로, AI라는 기술은
가 개발 과정에까지 참여해야 한다는 요구 역시 이 사람이 사람과 만나는 접점에서 요구되는 인간적인
러한 맥락 속에서 이해할 수 있다. 그러나 다른 전문 역량을 충분히 발휘할 수 있는 의사와 그렇지 못한
분야와 비교했을 때, 의사에게 특히 더 강하게 요구 의사를 가르는 중요한 분기점이 될 수 있다.
참고문헌
[1] Cooper A, Rodman A. AI and Medical Education — A 21st-Century Pandora’s Box. N Engl
J Med 2023; 389: 385–387.
[2] Defining Medical AI Competencies for Medical School Graduates: Outcomes of a Delphi
Survey and Questionnaire of South Korean Medical Schools.
[3] Russell RG, Novak LL, Patel M, et al. Competencies for the Use of Artificial Intelligence–Bas
ed Tools by Health Care Professionals. Acad Med 2023; 98: 348–356.
[4] Çalışkan SA, Demir K, Karaca O. Artificial intelligence in medical education curriculum:
An e-Delphi study for competencies. PLoS ONE 2022; 17: e0271872.
[5] Lee YM et al (in press). Twelve Tips for Developing and Implementing AI Curriculum for
Undergraduate Medical Education. Medical Education Online.
[6] Lee YM et al (in press). An Artificial Intelligence: Assited Shared Decision-Making Training
for Medical Students Transitioning to Residency. Acad Med.
[7] 김은영(2025년 9월 19일). 의정 갈등이 남긴 공백…‘의료 AI’ 배움으로 채운 의대생들. 청년의사.
https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=3032082
20 의료정책포럼
