중국 병원, DeepSeek AI의 빠른 적용에 의료 연구진 안전 경고
중국 병원의 DeepSeek AI 채택 속도가 너무 빨라 의료 전문가들이 경고하고 있습니다. JAMA의 연구에서는 안전 위험을 강조하면서도 진단 오류 문제에도 불구하고 300개 이상의 병원에서 AI를 배포했습니다.
중국 의사들, 중국 병원의 DeepSeek AI 채택 속도에 “너무 빠르다” 경고
DeepSeek AI의 중국 병원 통합은 현재 300개 이상의 의료 기관에서 AI 모델이 광범위하게 채택되는 것을 포함합니다. 그러나 중국 의료계에서는 놀라운 경고의 목소리가 나오고 있습니다. 칭화 의과대학 창립 학장인 Huang Tianyin이 이끄는 JAMA에 발표된 연구 논평은 임상 환경에서 DeepSeek의 대규모 언어 모델의 빠른 배포가 “너무 빠르고 너무 이르다”고 경고합니다.
이 숫자는 중국 의료 분야에서 인공 지능 혁신의 설득력 있는 그림을 보여줍니다.DeepSeek의 3차 병원 배포는 단순한 진단 지원을 넘어 병원 관리, 연구 촉진, 환자 관리로 확장되는 인공 지능 사용 방식의 중요한 변화를 나타냅니다.
이 회사의 모델은 환자 후속 조치 효율성을 40배 향상시키는 등 상당한 효율성 향상을 입증했습니다. 광범위한 채택은 독점 AI 시스템에 대한 오픈 소스, 저비용 대안으로서 DeepSeek의 고유한 위치에서 비롯됩니다.
LLM DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1은 중국 투자 회사의 자회사가 개발했으며 저렴한 비용과 오픈 소스라는 고유한 이점을 제공하여 LLM 사용에 대한 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.
중국의 의료 회사는 모델을 운영에 신속하게 통합했습니다. 중국 본토의 30개 이상의 의료 회사가 Hengrui Medicine Co. Ltd. 및 Yunnan Baiyao Group Co. Ltd.와 같은 회사를 포함하여 운영에 AI를 추가했습니다.
운영 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 여러 오픈 소스 AI 모델을 채택한 후 Berry Genomics Co. Ltd.의 주가는 71% 이상 상승했습니다.
경고 신호: 임상 안전 검토
DeepSeek AI에 대한 열정에도 불구하고 JAMA의 연구 관점에서는 중요한 위험 신호를 제기합니다. 안과 교수이자 싱가포르 국립 안과 센터의 전 의료 책임자인 Huang Tianyin은 협력자와 함께 몇 가지 중요한 문제를 확인했습니다.
연구자들은 DeepSeek가 강력한 추론 능력을 가지고 있음에도 불구하고 “겉으로는 합리적이지만 실제로는 부정확한 결과를 생성”하는 경향이 “심각한 임상 위험”을 초래할 수 있다고 경고했습니다. AI 환각이라고 하는 이 현상은 정확성이 생사를 가를 수 있는 의료 환경에서 특히 위험합니다.
연구팀은 의료 전문가가 DeepSeek의 결과에 지나치게 의존하거나 비판적이지 않아 신중한 임상의가 시간 제한적인 임상 환경에서 AI 결과를 검증해야 하는 부담을 안게 되어 진단 오류나 치료 편견으로 이어질 수 있다고 강조했습니다.
인프라 문제 및 보안 취약점
임상 정확성 문제 외에도 중국 병원에서 DeepSeek AI의 빠른 배포로 인해 심각한 사이버 보안 취약점이 드러났습니다. 많은 병원에서 보안 및 개인 정보 보호 위험을 완화하기 위해 개인적인 현장 배포를 선택했지만 연구에 따르면 이러한 접근 방식은 포괄적인 사이버 보안 인프라가 부족한 “개별 의료 기관에 보안 책임을 전가”합니다.
최근의 사이버 보안 연구는 우려를 더욱 심화시킵니다. 연구에 따르면 DeepSeek가 사이버 범죄자에 의해 악용 될 확률이 다른 AI 모델보다 11배 높으며 이는 설계의 주요 취약점을 강조합니다. Cisco의 연구에 따르면 DeepSeek는 사이버 범죄 및 허위 정보와 관련된 것을 포함하여 보안 평가에서 유해한 메시지를 차단하지 못했습니다.
DeepSeek의 오픈 소스 특성은 접근성을 높이는 동시에 고유한 보안 문제를 야기합니다. DeepSeek의 오픈 소스 구조는 누구나 응용 프로그램을 다운로드하여 수정할 수 있음을 의미하며, 사용자는 기능을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 보안 메커니즘을 변경할 수도 있어 악용 위험이 더 커집니다.
현실 세계의 영향: 임상 최전선에서 온 이야기
DeepSeek AI의 중국 병원 통합은 이미 의사와 환자 관계의 역학 관계를 변화시키기 시작했습니다. Douyin에서 유행하는 비디오는 DeepSeek를 사용하는 환자로부터 치료에 의문을 제기받은 후 의료 가이드라인이 실제로 업데이트되었고 AI가 옳았다는 것을 알게 된 좌절한 의사를 보여줍니다.
이 일화는 의료 분야에서 AI 채택의 잠재력과 위험을 모두 보여줍니다. 이 기술은 의료 행위가 최신 상태를 유지하는 데 도움이 될 수 있지만 의료의 전통적인 위계 질서를 무너뜨리고 임상 의사 결정에 새로운 불확실성 요소를 도입합니다.
안전 위험이 있는 “완벽한 폭풍”
연구진은 중국의 독특한 의료 환경이 임상 안전 위험이 있는 “완벽한 폭풍”을 형성하고 있다고 주장하면서, 초급 수준의 의료 인프라 격차와 높은 스마트폰 보급률이 그 원인이라고 주장합니다. 그들은 “의료 요구 사항이 복잡한 취약 계층은 이제 AI 기반 건강 조언에 전례 없이 접근할 수 있지만 안전한 구현에 필요한 임상 감독이 부족한 경우가 많다”고 지적합니다.
의료 AI 접근성을 민주화하는 것은 의료 형평성에 유리할 수 있지만, 적절한 감독이 부족할 수 있는 자원 제약 환경에서 치료의 질과 안전에 대한 의문을 제기합니다.
지정학적 영향과 데이터 프라이버시
DeepSeek AI의 중국 병원 도입은 국제 사회의 주목을 받지 못했습니다. 일부 국가에서는 이미 예방 조치를 취했으며, 이탈리아, 대만, 호주 및 한국은 해당 응용 프로그램의 데이터 관리 관행이 국가 안보에 위협이 될 수 있다는 우려 때문에 정부 장치에서 해당 응용 프로그램에 대한 액세스를 차단하거나 금지했습니다.
개인 정보 보호 전문가는 데이터 수집 및 저장에 대한 우려를 표명합니다. 이 중국 챗봇은 “이러한 데이터를 집계하여 인구에 대한 통찰력 또는 사용자 행동을 수집하는 데 사용할 수 있으며, 이는 보다 효과적인 피싱 공격 또는 기타 악성 조작 활동을 만드는 데 사용될 수 있기 때문에” 국가 안보 위험을 초래할 수 있습니다.
규제 격차
광범위한 적용에도 불구하고 중국의 규제 프레임워크는 의료 분야에서 AI의 빠른 배포를 따라잡지 못하고 있습니다. 현재 규제 해석은 인공 지능이 인간의 진단 판단을 대체하는 것이 아니라 강화하도록 허용하고 있으며, 이는 의료 서비스에 통합하는 데 여전히 주의가 필요함을 시사합니다.
주목할 점은 중국의 국가 기본 의료 보험에 의료 AI 제품이 포함되어 있지 않으며, 이는 해당 기술의 신뢰성에 대한 회의적인 시각을 반영합니다. 즉, DeepSeek AI 이야기는 중국 병원에서 전 세계적으로 중요한 분야에서 AI 채택이 직면한 더 광범위한 과제의 축소판을 보여줍니다.
이 기술은 의료 서비스 개선 및 비용 절감에 막대한 잠재력을 제공하지만 의료 연구진의 경고는 신중하고 체계적인 구현의 필요성을 강조합니다.
최근 연구에서는 림프종 환자의 Deauville 점수와 같은 특정 지표에서 DeepSeek 모델의 상대적 정확성을 강조했지만, 인간 임상의와 비교할 때 상당한 격차가 있음을 인정했습니다. 정확성 차이, 보안 취약점 및 규제 문제와 함께 현재 채택 속도가 실제로 “너무 빠르고 너무 이르다”는 것을 시사합니다.
결론: 중요한 순간
중국이 “스마트 병원”과 AI 기반 의료 혁신을 계속 추진함에 따라, DeepSeek AI의 중국 병원 통합은 기술 혁신의 증거이자 빠른 배포의 위험에 대한 경고이기도 합니다. 칭화 의과 대학의 Huang Tianyin과 그의 동료들이 제기한 우려는 진보에 반대하는 것이 아니라 기술 발전과 함께 환자 안전을 우선시하는 책임 있는 혁신을 촉구하는 것입니다.
미래에 놓인 과제는 강력한 AI 시스템을 생명을 위협하는 의료 응용 프로그램에 통합할 때 얼마나 빨리 안전 위험으로부터 환자를 보호하기 위한 강력한 보호 조치 구현과 함께 의료 분야에서 AI의 분명한 이점을 활용하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾는 것입니다.
DeepSeek AI를 둘러싼 끊임없는 논쟁은 중국 병원에서 궁극적으로 전 세계 의료 보험 인터페이스가 직면한 근본적인 질문을 반영합니다. 의료 분야에서 빠르면 얼마나 빠릅니까? 이 질문에 대한 답은 중국뿐만 아니라 전 세계적으로 디지털 건강의 미래를 형성할 것입니다.