AI 의료 윤리

원격 의료 확산과 AI 의료 책임의 재구성
원격 의료는 거리의 제약을 넘어 의료 접근성을 넓히기 위해 등장했고, 감염병 확산은 비대면 진료를 현실의 제도로 끌어올렸다. 우리나라에서도 공공의료 시범 사업과 코로나19 한시 도입을 거치며 원격 진료의 필요가 구체적 경험으로 축적되었다. 이 책은 이러한 흐름이 AI 의료 행위로 이어지는 지점을 짚으며, 빅데이터와 알고리즘, 머신러닝·딥러닝이 의료 판단을 어떻게 뒷받침하는지 설명한다. 개인 병력과 생활 정보는 물론 유전 정보까지 결합하는 진단·치료 제안이 가능해질수록, 의료 행위의 대면 원칙, 예외 허용의 범위, 책임 귀속의 기준이 다시 문제로 떠오른다. 민사·형사 책임을 구분해 의료의 특수성을 정리하고, 약한 AI와 강한 AI의 역할 차이에 따라 과실 판단과 책임 분배가 어떻게 달라지는지 검토한다. 의료 데이터가 곧 AI 의료의 연료가 되는 현실에서 개인정보 보호와 공익적 활용의 균형, 정부의 데이터 활용 한계, 알고리즘 부작용과 윤리 규범의 필요까지 함께 다루고 있다.

원격 의료의 확산은 AI 의료 행위를 현실 과제로 만들었다. 이 책은 대면 진료 원칙과 예외, 의료 책임의 특수성을 정리하고, 빅데이터·알고리즘 기반 AI 진단의 가능성과 한계를 짚는다. 개인정보 보호, 공익적 활용, 약한 AI·강한 AI 책임 분배, 윤리 규범까지 다룬다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

유주선
강남대학교 법행정세무학부 교수다. 고려대학교 법과대학을 졸업하고 독일 마르부르크대학교에서 법학 석·박사 학위를, 강남대학교 교수로 재직 중 숭실대학교에서 철학 박사 학위를 받았다. 대통령 직속 의료특별위원회 소속 필수공정보상전문위원회 위원과 실손보험 소위원회 위원으로 활동했다. 상법, 회사법, 보험법, 디지털금융법, 인공지능법 등 다양한 법학 영역에서 학문적 관심을 가지고 연구하고 있다.
사)한국보험학회장을 역임했으며, 현재 사)한국경영법률학회 회장과 사)디지털금융법포럼 수석부회장 직책을 포함한 다양한 학회의 임원직을 수행하고 있다. 국토교통부 공제분쟁조정위원회 소위원장, 금융감독원 금융분쟁조정위원회 전문위원, 손해보험협회 규제심의위원회 위원장을 맡고 있다.
주요 저서로 《보험법 제2판》(2025), 《상법요해 제10판》(공저, 2025),《법학의 철학적 탐구》(2022), 《핀테크와 법 제3판》(공저, 2020),《인간과 인공지능》(공저, 2018) 등이 있고, 주요 논문으로 “주주평등의 원칙과 그 예외: 실정법과 최근 판례를 중심으로”(2025) 등이 있다. 한국연구재단 등재후보지 및 등재지에 150편 이상의 논문을 게재했다.

원격 의료와 AI 의료

01 의료 행위 대면의 원칙과 예외
02 의료 행위의 특수성과 책임 구조
03 AI 의료 행위의 개념과 기능
04 AI 의료 행위의 필요성
05 AI 의료와 법제 패러다임 변화
06 약한 AI 의료 행위의 책임
07 강한 AI 의료 행위의 책임
08 AI 의료 행위와 개인정보 보호
09 의료 데이터 활용과 한계
10 AI 알고리즘 부작용과 윤리

의료 접근성이 떨어지는 지역 거주자, 만성 질환자, 장애인, 감염병 환자, 야간이나 휴일 소아 환자 등은 예외적으로 전화나 화상 등 비대면 진료가 허용된다. 그렇더라도 예외는 대면 진료의 보조적 수단으로만 작용한다. 의료법 제34조는 대면 진료를 원칙으로 하되 예외적으로 원격 의료를 인정하고 있음을 명확히 밝히고 있다. 이렇게 본다면, 우리나라 의료법은 직접 진찰을 통한 환자의 안전성 확보를 위해 대면 원칙을 기본으로 하되 예외적 상황에서 비대면 진료를 허용하고 있음을 알 수 있고, 이러한 법률 체계는 무엇보다도 환자의 안전과 의료의 질을 유지하기 위한 정책이라 할 수 있다.
－01_“의료 행위 대면의 원칙과 예외” 중에서

AI는 의료 영상 분석, 유전 정보 해석 등에서 인간을 뛰어넘는 패턴 인식 능력을 발휘할 수 있다. 이를 통해 초기 암 진단, 희귀 질환 탐색 등에서 높은 정확성을 보인다. 또한 환자 개인의 유전 정보, 생활 습관, 병력 등을 종합적으로 분석해 가장 적합한 치료 방법을 제안할 수 있다. 이는 효율적이고 개인화된 치료를 가능하게 한다. AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석해 새로운 치료법이나 약물 후보를 신속하게 발굴할 수 있다. 이는 특히 질병 메커니즘 이해나 신약 개발 과정에서 혁신적인 발전을 가져올 수 있다.
－03_“AI 의료 행위의 개념과 기능” 중에서

약한 AI가 의료 행위에 개입해 타인에게 손해를 야기한 경우, 실정법에 규정되어 있는 법규에 따라 책임을 묻기 위한 시도는 할 수 있겠지만, AI가 실제 효력을 발생하고 있는 법률상의 사람이 아니라는 점에서, 청구권 조항의 합당성 여부에 대한 논란이 발생할 수 있다. 물론 법률에 규정되어 있는 조문 해석을 통해 발생되는 문제를 해결할 수는 있겠지만, 이러한 시도는 법적 안정성을 해할 우려가 있을 뿐만 아니라 사회 혼란을 가중시킬 수 있을 것이다. 입법적 해결이 요망된다.
－06_“약한 AI 의료 행위의 책임” 중에서

빅데이터 분석의 가장 큰 혜택은 무엇보다도 개별 정보에서 알 수 없는 새로운 지식을 얻을 수 있다는 점이다. 따라서 공공과 민간 영역의 보건의료 관련 행정데이터와 임상데이터, 인간 유전체 및 단백질 연구데이터 등을 하나로 연결해 빅데이터 분석이 이루어지면, 우리는 그동안 알지 못했던 새로운 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 개인별 맞춤을 위한 치료 또한 가능하게 될 것이다. 예를 들면, 항우울증 치료제라든가 콜레스테롤 수치를 낮추기 위한 치료제 연구 및 당뇨병 치료 연구의 가능성을 높게 부여한다.
－09_“의료 데이터 활용과 한계” 중에서