의사와 전문 의료인이 만든 의사를 위한 챗GPT

김대홍 , 노규성 , 소대섭 , 신현영 , 이주석 , 정명애 지음

광문각출판미디어 2025년 07월 20일 출간 국내도서 : 2025년 04월 01일 출간

작품소개

책소개

요즘 진료실 밖에서도 환자를 위한 시간을 쏟고 계시지요. 논문을 읽고, 최신 가이드라인을 찾고, 의무기록을 정리하고, 각종 행정 업무에 응답하느라 하루가 짧게 느껴지실 겁니다.
그 와중에 AI, 특히 ‘생성형 AI’ 이야기가 여기저기서 들려옵니다. 병원 밖 세상에서는 이미 문서 작성, 요약, 검색, 상담, 기획, 교육 등 수많은 영역에서 ChatGPT 같은 도구가 일상처럼 쓰이고 있습니다. 그리고 이 도구는 지금, 우리 의료 현장 안으로 빠르게 들어오고 있습니다.
그렇다면 의사와 간호사, 의료 전문가인 우리는 이 흐름에 어떻게 반응해야 할까요?
정답은 단순합니다. ‘배우고, 익히고, 먼저 써 보는 것’입니다. AI가 우리를 대체할 거라는 걱정은 안 하실 겁니다. 그럼에도, AI를 옆에 두고서 더 스마트하게, 더 여유 있게, 더 안전하게 환자를 진료하고 돌보는 것은 중요해졌습니다. 이 책은 바로 그 출발점입니다.
ChatGPT는 단순한 챗봇이 아닙니다. 방대한 의료 정보를 바탕으로 요약, 정리, 번역, 상담, 교육 자료 생성 등 다양한 업무를 빠르게 지원할 수 있는 ‘지능형 어시스턴트’입니다. 하지만 무작정 쓰는 것과 제대로 알고 쓰는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다. 의료의 특성상, 우리는 항상 정보의 신뢰성과 윤리, 정확성을 함께 고민해야 하기 때문입니다.

목차

01 생성형 AI의 이해와 ChatGPT 바로 시작하기

　1. ChatGPT란 무엇인가?
　　1.1 ChatGPT의 개요
　　1.2 기존 의료 IT 시스템과의 차이점
　　1.3 ChatGPT의 핵심 기능
　　1.4 의료 분야에서 AI의 가능성과 한계

　2. ChatGPT 시작하기
　　2.1 ChatGPT 가입 및 설정 방법
　　2.2 무료 버전 vs 유료 버전의 차이
　　2.3 의료진을 위한 추천 설정

　3. 효과적인 프롬프트 작성법
　　3.1 프롬프트와 프롬프트 디자인
　　3.2 좋은 프롬프트 vs 좋지 않은 프롬프트 예제
　　3.3 프롬프트 설계의 핵심 원칙


02 의료진의 주요 업무에서 ChatGPT 활용하기

　1. 환자 진료 및 환자 관리
　　1.1 환자 기록 정리 및 요약
　　1.2 진단 지원 및 치료 옵션 추천
　　1.3 환자 문진
　2. 연구 · 교육 및 행정
　　2.1 의료 연구 및 교육
　　2.2 행정 및 기타 업무

03 생성형 AI 효과를 높이는 활용 길잡이는?

　1. 자주 사용하는 프롬프트 저장
　　1.1 단축어 입력 개요
　　1.2 단축어 입력 예시
　　1.3 단축어와 관심 키워드 조합을 이용한 응용
　　1.4 단축어를 응용하여 환자 초진 차트 작성

　2. ChatGPT의 한계를 이해하고 활용하기
　　2.1 진료 보조 AI 활용 시 임상적 판단과 병행하기
　　2.2 진료 보조 AI 활용과 임상적 판단 병행 사례
　　2.3 출처 확인 및 사실 검증
　　2.4 의료 AI의 한계를 이해하고 주의하기

　3. 실무에서 활용 가능한 방법
　　3.1 의료 문서 및 기록 정리 작성 지원
　　3.2 의료 교육 및 환자 커뮤니케이션

　4. ChatGPT를 더욱 효과적으로 사용하는 팁
　　4.1 전문적인 플러그인 및 데이터베이스 연동
　　4.2 의료진 간 협업에 활용
　　4.3 반복적인 행정 업무 간소화

　5. 의료 상황별로 활용할 수 있는 키워드와 이를 사용한 프롬프트 예시
　　5.1 진단 보조
　　5.2 치료 옵션 비교
　　5.3 환자 상담 자료 작성
　　5.4 검사 해석과 추가 제안
　　5.5 의학 논문 및 지침 요약
　　5.6 응급 상황 대처법
　　5.7 예방 및 건강관리
　　5.8 AI를 ‘도구’로 활용하되, 의사의 전문성이 최우선

　6. 답변의 신뢰도를 확인하는 방법
　　6.1 출처 확인(Cross-Checking Sources)
　　6.2 최신 정보 여부 확인(Check for Recent Updates)
　　6.3 공식 문서 및 전문가 의견과 비교(Verify with Experts or Official Documents)
　　6.4 논리적 일관성 확인(Check for Logical Consistency)
　　6.5 AI의 한계 이해하기(Understand AI’s Limitations)
　　6.6 AI에 자체 검토 요청(Ask AI to Review Its Own Response)
　　6.7 AI 답변을 무조건 신뢰하지 말고, 검증하는 습관이 필요하다!


04 생성형 AI 윤리와 저작권 그리고 검증

　1. 생성형 AI 사용과 관련된 주요 윤리 문제 및 저작권 침해
　　1.1 허위 정보 및 딥페이크
　　1.2 저작권 침해

　2. 데이터 편향 및 차별
　　2.1 의료 데이터의 편향성
　　2.2 생성형 AI의 편향된 결과
　　2.3 편향 및 차별의 심각성
　　2.4 의료 분야 생성형 AI를 위한 양질의 데이터 확보 가이드라인

　3. 악용 및 오용
　　3.1 생성형 AI 악용 및 오용 사례와 문제점
　　3.2 투명성 부족

　4. 데이터 프라이버시 침해
　　4.1 개인정보 침해 사례

　5. 해결 방안
　　5.1 AI 모델 관련 문제 해결 방안
　　5.2 책임 및 윤리 관련 문제 해결 방안
　　5.3 기타 문제 해결 방안

　6. 생성형 AI 활용 검증 방법: 프롬프트 활용 및 크로스 체크
　　6.1 프롬프트 활용 검증
　　6.2 크로스 체크
　　6.3 결과 비교 분석
　　6.4 전문가 검토

작가정보

저자(글) 김대홍

현) 을지대 방사선학과 교수
현) 한국생성형AI연구원 책임연구원
전) 대한전자공학회 컴퓨터소사이어티 총무이사

저자(글) 노규성

현) 한국소프트웨어기술인협회 회장
현) 한국생성형AI연구원 원장
전) 선문대 경영학과 데이터사이언스 교수
전) 한국생산성본부 회장

저자(글) 소대섭

현) 한국과학기술정보연구원 책임연구원, 전문위원
현) 전남대 인공지능대학 겸임교수
현) 전주대 인공지능학과 특임교수
전) 국가과학기술심의회 전문위원

저자(글) 신현영

현) 가톨릭의대 서울성모병원 교수
전) 21대 국회의원, 디지털헬스케어 제정법 발의

저자(글) 이주석

현) 연세대 미래캠퍼스 의료AI반도체 연구교수
현) 주식회사 NUMP, 대표이사
전) 인텔코리아 부사장 Sales & Marketing Group
전) NVIDIA Professional Solution Group 영업 전무

저자(글) 정명애

현) 대한의료데이터협회 회장
현) 을지대 빅데이터의료융합학과 교수
전) 국가과학기술심의위원회 전문위원
전) 대통령직속 국가과학기술자문회의 단장(1급)