챗GPT, 대규모 언어 모델로 사람과 유사한 문장 생성
진단·치료 결정에 보조역할 가능…연구에도 활용 전망
[메디칼업저버 박선혜 기자] 전 세계적으로 챗GPT(Chat GPT) 열풍이 뜨겁다. 미국 오픈AI(Open AI)가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇인 챗GPT는 지난해 11월 GPT-3.5 버전이 출시된 이후 화제의 중심에 섰다.
챗GPT는 사용자가 대화창에 텍스트를 입력하면 그에 맞게 답변을 줘 사용자와 AI 간 대화가 가능하다. 특히 번역, 논문 작성, 코딩 작업 등 여러 분야의 업무를 수행할 수 있어 똑똑한 비서 역할을 하고 있다.
의료 분야에서도 챗GPT를 주목하고 있다. 질환 진단 및 치료 결정에 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 임상연구 진행 및 논문 작성에도 활용할 수 있기 때문이다.
챗GPT 답변의 신뢰도와 윤리적·사회적 문제에 대한 우려도 있지만, 챗GPT 열풍은 피할 수 없는 흐름이라는 게 전문가들의 중론이다.
본지는 창간 22주년을 맞아 의료 분야에서 챗GPT가 어떤 역할을 할 수 있을지와 앞으로 나아가야 할 방향을 짚어봤다.
챗GPT, 자연어 이해·학습하는 초거대 AI 모델
챗GPT는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 대표적 예로, 사람과 유사한 문장을 생성하는 초거대 AI 모델이다.
챗GPT의 강점은 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술이다. 자연어란 인간이 일상적으로 사용하는 언어로, 챗GPT는 자연어를 학습하고 이해해 답변을 생성한다.
의료 전문가들은 챗GPT의 자연어 처리 기술에 주목한다. 그동안 의료 분야에서 AI를 활용한 예측 모델은 진단명이나 수치화된 결과 등 구조화된 데이터를 바탕으로 개발됐다.
하지만 실제 진료현장에서는 구조화된 데이터보다 진료 시 의사가 글로 작성한 환자 증상, 병력 등 비구조화된 데이터가 더 많다. 챗GPT는 비구조화된 데이터를 정형화된 데이터로 만들고 활용할 수 있어 향후 예측 모델 개발에 유용할 것으로 기대를 모은다.
연세의대 윤덕용 교수(의생명시스템정보학교실)는 "병원 내 데이터는 20%만 구조화됐고 비구조화된 데이터가 80%를 차지한다. 비구조화된 데이터가 많은 환자 정보를 포함한다"며 "기존에는 구조화된 데이터만 이용해 예측 모델을 만들어 한계가 있었지만, 이제는 챗GPT로 80%의 데이터를 활용할 수 있는 길이 열렸다. 예측 모델 성능이 많이 개선될 것"이라고 기대했다.
또 다른 챗GPT의 강점은 사람이 사용하는 언어로 소통해 의료진의 업무흐름에 자연스럽게 녹아들 수 있다는 것이다.
기존 AI를 활용한 예측 모델은 성능이 좋아도 사람과 소통이 어려웠다. 하지만 챗GPT는 자연어 처리를 기반으로 대화하듯 글을 만들 수 있어, 사람과 AI를 자연스럽게 연결해 준다. 이 때문에 의료현장에서 혁신적으로 활용 가능할 것으로 전망된다.