MS가 발표한 ‘MAI-DxO’는 챗GPT·제미나이·클로드·그록 등 여러 LLM을 팀처럼 조합해 304건의 복잡한 증례를 85.5% 정확도로 맞혔다. 5~20년 경력 의사(20% 정확도)보다 4배 이상 뛰어나며, 필요한 검사를 줄여 비용도 평균 20% 절감했다고 한다. CEO 무스타파 술레이만은 “의료 초지능으로 가는 길목”이라지만, 의료계는 실제 현장과 다른 시험 조건·오진 책임·FDA 규제 등 현실 장벽을 지적한다. 중국 병원 300곳이 이미 LLM 기반 진단을 쓰기 시작한 만큼, AI-의사 공존 모델과 윤리·법적 안전망 설계가 시급해졌다.

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@@고등학생이 탐구하는 ‘AI 의사’ 쟁점 5가지@@

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1. 진단 정확도 비교 표 만들기

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→ MAI-DxO(85.5%)·경력 의사(20%)·기존 보조 AI(찾아본 값)를 행으로, 증례 수·오류 유형을 열로 정리해 표를 완성해 보세요.

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2. 검사 비용 절감 효과 계산해 보기

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→ 일반 진단 비용을 100으로 두고 MAI-DxO의 20% 절감 수치를 적용, 1만 명·10만 명 환자 시 연 절감액을 구해 그래프로 표현해 보세요.

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3. ‘AI 진단’ 찬반 토론 자료 준비

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→ 찬성 측 근거 3가지(접근성·속도 등)와 반대 측 우려 3가지(책임·윤리 등)를 카드뉴스 형식으로 정리해 보세요.

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4. 병원 실무 인터뷰 질문 리스트 작성

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→ “AI 처방 오류 시 책임은?”, “환자 신뢰 확보 방안은?”처럼 현직 의사·간호사·병원 정보보안 담당자에게 물어볼 5문항을 만들어 보세요.

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5. AI 진단 모델 안전 가이드 초안

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→ FDA 승인 절차, 데이터 편향 검증, 환자 동의서 문구 등 필수 항목을 Bullet-Point로 정리해 ‘10계명’ 포스터를 디자인해 보세요.

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