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반디앤루니스 리뷰

전 세계적으로 의료 인공지능에 대한 논의가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 의료 기기의 승인 건수도 급속도로 증가하고 있다. 2021년 기준 미국 식품의약국(FDA) 승인 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 기반 의료기기는 전체 343개로 이 중 70.3%가 영상의학 분야에 해당한다. 영상의학 분야 인공지능 의료기기 241개 중 진단 및 선별보조가 48.5%, 영상재구성이 14.1%를 차지한다. 인공지능 의료기기 승인은 2016년 이후 급격히 증가하고 있으며, 이는 동 기간 의료 인공지능 관련 학술논문 수 증가 추세와 밀접히 연관된다(Zhu et al., 2022). 이는 인공지능이 더 이상 미래의 기술이 아니라 현재의 현실이 되었음을 시사한다.

제1장 의료와 인공지능
01 의료 인공지능 시대의 도래
02 인공지능 도입의 최전선, 영상의학

제2장 영상의학 기술과 전문직의 역사적 공진화(Co-evolution)
01 영상의학 역사적 시기 구분
02 권위의 탄생: X선과 문화적 권위의 확립(1895~1960s)
1) 기술 발전: X선의 발견과 임상 도입2) 추상적 지식체계의 형성3) 관할권의 확립: 문화적 권위의 구축03 역할의 재편: 디지털 혁명과 구조화하는 계기(1970s~2000s)1) 기술 발전: CT, MRI, PACS의 등장2) 추상적 지식체계의 확장3) 역할 구조의 재편: 발리의 구조화하는 계기 관점04 전문성의 재정의: 인공지능 시대의 새로운 도전(2010s~현재)1) 기술 발전: 인공지능과 라디오믹스2) 추상적 지식체계의 도전3) 관할권의 불확실성
제3장 인공지능 의료기기 규제와 전문직 관할권의 제도화
01 인공지능 의료기기의 등장과 규제 환경
1) 인공지능 의료기기 현황2) 주요 국가별 규제 프레임워크02 인공지능 의료기기의 법적 지위1) ‘소프트웨어로서의 의료기기(SaMD)’ 개념의 제도화2) ‘보조 도구’ vs. ‘대체 도구’: 규제가 설정한 경계3) 인간 전문가 감독의 제도적 요구와 책임 구속 구조03 현행 규제 체계의 한계1) 임상적 유효성 입증의 격차2) 개인정보보호와 의료정보 활용3) 데이터 대표성 부족과 알고리즘 편향 문제4) 책임 소재의 모호성04 규제에 대한 대안적 접근법1) 적응형 인공지능 규제의 필요성2) 생성형 인공지능 규제의 한계와 개선 방향05 규제의 진화와 상호협력적 관할권의 형성1) ‘규제 준수를 넘어(Beyond Compliance)’ 접근법의 등장2) 글로벌 규제 조화와 윤리 프레임워크3) 규제 프레임워크의 균형을 위한 권고06 규제를 통한 상호협력적 공동관할의 제도화
제4장 영상의학 전문직 조직의 대응
01 영상의학 전문직이 직면한 도전
1) 인공지능 등장 이전의 정체성 위기2) 인공지능이 가져온 새로운 도전02 의료 인공지능 시대, 전문직 역할의 재정의1) 역할 재정의: 다면적 역할 강조03 영상의학 전문직 조직의 전략1) 규제 및 정책 입법 과정에 적극적 참여2) 지식 생산과 교육 프로그램을 통한 전문성 및 역량 표준화3) 공정성, 투명성, 신뢰 보장을 위한 윤리 및 거버넌스 전략4) 한국의 사례: 대한영상의학회(KSR)의 대응
제5장 임상 현장에서 인공지능과 영상의학 전문직의 상호협력
01 인공지능 임상 도입 현황
1) 임상 배포의 실제 양상2) 실험실과 임상현장 사이, 번역의 격차02 진단 실천의 재구성1) 인간-인공지능 협업 진단 성능2) 워크플로우 통합 방식03 지식과 권위의 재분배1) 분산된 전문성의 출현2) 새로운 역량의 요구3) 전문직 정체성의 재협상04 책임의 재구성1) 자동화 편향의 위험2) 책임 귀속의 불확실성05 협력적 관계의 형성1) 대체에서 협력으로의 담론 전환2) 새로운 형태의 전문성
제6장 영상의학 전문직의 재구성
01 상호협력적 공동관할
1) 개념의 정의2) 개념의 구조02 마무리
참고문헌