“의사보다 ‘한의사’ 되기 더 어렵나” 변호사 ·의사 모두 합격, 여기만 떨어졌다

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[헤럴드경제=고재우 기자] “한약 지어내는 건 챗GPT도 어렵지.”

챗GPT가 각종 전문직의 바늘 시험을 통과해 화제였다. 의사도 변호사도 MBA도 통과했다. 하지만 아직 챗GPT가 넘지 못한 시험이 나왔다. 바로 한의사 시험이다.

그럼에도, 챗GPT가 한의사 자격증까지 취득한 날이 멀진 않았다. 아슬아슬하게 떨어졌기 때문이다.

가천대학교 한의과대학 연구팀에 따르면, GPT-4는 작년 시행된 한의사 국가시험에서 평균 57.29% 정답률을 기록, 시험에서 탈락했다. 한의사 국시 합격선은 60%이다.

GPT-4는 오픈AI가 지난달 14일 공개한 ‘생성형거대언어모델(generative language model)’로, 앞선 모델인 챗GPT보다 우수하다는 평가를 받고 있다. 실제 GPT-4는 미국 의사시험, 변호사 시험, 생물 올림피아드 등에서 높은 성적을 기록했다.

GPT-4가 한의사 국가시험을 넘지 못한 이유는 뭘까. 해답은 GPT-4의 ‘과목별’ 정답률 차이에 있다. 국제 표준화된 의료 분야에선 높은 정답률을 보였지만, 국내 실정과 연계된 의료 분야에서는 맥을 못 춘 것이다.

특히 국내에서만 적용되는 의료법, 건강보험체계, 국가별로 다른 의료 프로토콜을 모두 이해하기란 아직까지 어려웠다.

실제 한의사 시험 내에서 신경정신과 과목은 83.75%의 정답률을 보였다. 이 분야는 국제 표준과 크게 차이가 없는 분야다. 반면, 한국 의료법과 관련된 보건의약관계법규 과목에선 정답률이 48%에 그친 식이다.

장동엽 연구원

이런 예도 있다. 일본에서 수행한 논문으로, 챗GPT는 안락사와 관련한 질문에 “권장한다”는 취지로 답변했다. 일본에선 안락사를 금지하고 있다. 지역적 특성을 반영하지 못 한 답을 내놓은 셈이다.

연구를 수행한 장동엽 연구원은 “해당 모델을 활용하기 위해서는 지역적 특색을 반영해야 한다”며 “같은 질환이라도 각국마다 임상지침이 다르다”고 강조했다.

그렇다면 연구자는 GPT-4가 의료계에서 어떻게 활용될 것이라 전망할까. 장 연구원은 “교육, 임상 현장 등에서 활용될 것으로 예상되는데, 의사나 한의사를 직접적으로 대체하는 것은 아닐 것”이라며 “의료인과 GPT-4가 서로를 보조하는 역할을 하지 않을까”라고 전망했다.

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