AI로 달라지는 업무, 우리는 어떻게 대응할까 — 의사의 지식이 기계에게 읽힐 수 있는 형태로 남아 있어야 하는 이유에 관한 20분의 기록.
앞선 네 분의 발표가 정말 깊이가 있었습니다. 저는 이 자리에 앉아서 많이 배웠습니다. 그런데 오늘, 저는 약 이야기가 아니라 — 그 약을 처방하는 업무 자체가 어떻게 바뀌고 있는지, 그리고 그 변화에 우리가 어떻게 준비해야 하는지에 대한 이야기를 드리려 합니다.
저는 의사가 아닙니다. 물리학을 전공하고 지금은 교육공학 박사과정을 밟고 있는 AI 교육 컨설턴트입니다. 그러나 지난 3년, 많은 의료 학회의 강단을 거치며 임상 현장의 맥락을 어느 정도 읽을 수 있게 되었다고 조심스럽게 말씀드립니다.
선생님의 지식,
AI가 읽을 수 있나요?
ChatGPT가 세상에 나온 지 벌써 3년 반이 지났습니다. 그 후로 Claude, Gemini, Copilot, 그리고 의료 특화 AI까지 — 수십 개의 AI 도구가 쏟아졌습니다.
그런데 솔직히 여쭤보겠습니다. 선생님의 연구 워크플로우가 지난 3년 동안 근본적으로 바뀌셨습니까? 논문 쓰는 방식이 달라지셨습니까? 대부분 '가끔 ChatGPT에 질문해보는 정도'에 머물러 계실 것입니다.
저는 이 현상을 수많은 교수님들께 봤습니다. 그리고 이게 이상하다고 생각했습니다. 도구는 이렇게 많은데, 왜 업무는 안 바뀔까?
10년 치 진료 경험이 Word, PDF, 이메일 첨부에 흩어져 있다. AI는 이 구조를 이해하지 못한다.
같은 내용이 메타데이터와 위키링크로 연결된다. AI는 이 네트워크를 따라가며 답을 만든다.
그리고 이 차이가, 앞으로 2~3년 안에 의료진 사이의 연구 생산성의 결정적 격차를 만들 것이다.
Markdown + YAML frontmatter + wikilinks. 파일 형식이 운명을 결정한다. 이 단계에서 수 년의 임상 자산이 AI-readable 한 자산으로 변환된다.
주제 발견 → 문헌 검색 → 데이터 분석 → 원고 작성 → 투고. 다섯 단계 전부에 AI가 개입할 수 있는 지점을 설계한다.
도로가 깔린 다음에야 차가 달린다. 에이전트, 모델, 도구는 이 마지막 단계의 문제다. 순서를 거꾸로 하면 반드시 실패한다.
순서가 전부다. 많은 이들이 세 번째 단계부터 시작하려 하고, 그래서 실패한다.
방금 보신 이 구조가, 앞서 인용한 Karpathy의 Wiki Layer입니다. 저는 그가 2026년에 "해야 한다"고 말한 것을 — 사실 3년 전부터 해오고 있었던 것입니다.
아이디어 단계부터 AI가 문맥을 이해한다
PubMed 100편, 합성 매트릭스
전처리·통계·시각화 자동화
IMRaD 구조 초안 생성
저널 가이드 자동 포맷팅
키워드를 입력하면 링크를 돌려주던 시대. 우리가 조합하고, 우리가 판단했다.
질문하면 답변해주는 시대. 프롬프트가 중요해졌고, 한 번의 문답이 작업의 단위였다.
목표를 주면 스스로 계획하고, 여러 단계를 자율 실행하고, 결과를 검증한다. 근본적으로 다른 일하기.
그러나 아무리 똑똑한 에이전트가 나와도,
내 맥락을 담은 하네스가 없으면 평범한 답만 돌아옵니다.
PubMed 100편 → 목적·방법·결과·한계점 추출 → 합성 매트릭스. 2주 걸리던 작업이 1시간으로. 최종 검증은 물론 의사의 몫이다.
구조화된 연구 노트를 읽어 IMRaD 초안을 만든다. 다시 강조하면 — 도로가 있어야 차가 달린다.
20년의 진료 패턴·약물 선택 기준·합병증 추적이 구조화되어 있으면, 이것은 UpToDate를 넘어선다. 나만의 AI 교과서.
학회 미팅 녹음 → 회의록, 이메일 초안, 일정 최적화. 눈에 띄지 않지만 매주 몇 시간을 돌려준다.
문헌을 찾는 RA, 원고를 다듬는 편집자, 지식을 정리하는 비서, 행정을 처리하는 코디네이터.이 팀은 24시간 일하고, 잠을 자지 않고, 월급을 받지 않습니다.
저는 '좋은 이야기였다'고 끄덕이시고는 잊어버리시는 것을 원하지 않습니다. 그래서 — 무대를 내려가기 전에, 세 가지 약속만 드리겠습니다.
호텔 방에 들어가시면 5분이면 충분합니다. 이 발표에서 인상 깊었던 내용 하나를 Markdown으로 적으세요. 그게 선생님의 첫 노트가 됩니다.
5 minutes선생님이 가장 자주 참고하시는 진료 가이드라인이나 연구 노트 10개를. 간단한 YAML 프로퍼티만 붙이시면 됩니다. 1~2시간이면 충분합니다.
1–2 hoursClaude든, Cursor든 상관없습니다. 그 순간 — "아, 이런 거구나"를 몸으로 체감하실 겁니다. 그리고 더는 설명이 필요 없어집니다.
1 agent지금은 차이가 크지 않습니다. 구조화된 노트가 10개든 0개든, 당장의 체감이 없습니다. 그러나 에이전트 기술이 매년 2배씩 좋아지고 있고, 2028년이 되면 그 격차는 되돌리기 어려울 만큼 벌어집니다. 좋은 소식은 — 지금 시작하면 아직 늦지 않았다는 것입니다.
도구는 계속 바뀝니다. ChatGPT가 사라질 수도 있고, Claude가 완전히 바뀔 수도 있습니다. 내년에는 또 새로운 AI가 나올 것입니다. 그러나 선생님의 구조화된 지식은 — 그 위에 어떤 AI든 올릴 수 있습니다. 도구가 바뀌어도 선생님의 자산은 남습니다.
강연 · 컨설팅 · 연구 협업 · 독자 편지 환영합니다.