AI 기반 의료 진단 시스템의 확산이 임상병리사에게 미치는 영향

AI의료 진단의 정밀도가 높아질수록 인간 병리사의 입지는 줄어들고 있다

2025년 현재, 인공지능 기술은 의료 현장에 빠르게 침투하고 있으며, 특히 진단 분야에서 두드러진 발전을 보이고 있습니다. X-ray, CT, MRI, 조직 슬라이드 등 다양한 영상 자료를 분석하여 질병의 가능성을 예측하거나, 혈액·소변 등 생체 정보를 기반으로 건강 상태를 판단하는 AI 진단 시스템은 이미 상용화 수준에 도달하였습니다. 이러한 기술은 판독 속도와 정확성을 동시에 향상시켜 의료진의 부담을 줄이는 데 기여하고 있지만, 그와 동시에 현장에서 진단을 위한 기초 자료를 다루는 임상병리사들의 역할 축소라는 우려도 커지고 있습니다.
임상병리사는 질병의 진단과 예후 예측을 위한 각종 검사 데이터를 수집하고 분석하는 중요한 의료 전문가입니다. 하지만 AI의 진단 능력이 향상됨에 따라, 기계가 처리할 수 있는 검사 범위가 넓어지고, 임상병리사가 수행하던 분석 및 판단 업무의 일부가 자동화되고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 진단 시스템이 임상병리사에게 미치는 구체적인 영향과, 향후 이들이 선택해야 할 생존 전략에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 진단 기술의 발전 현황과 임상병리사의 역할 변화

최근 의료 AI 기술의 발전은 단순한 판독 보조 수준을 넘어서, 자체적으로 진단 알고리즘을 통해 결과를 제시하는 단계로 진입하고 있습니다. 예를 들어 구글 헬스(Google Health)는 자사의 AI를 통해 유방암 진단에서 병리의보다 더 높은 정확도를 보인 바 있으며, IBM Watson은 수천 건의 임상 논문을 학습하여 희귀질환 진단에 활용되고 있습니다. 국내에서도 서울대병원, 아산병원, 세브란스병원 등 주요 병원에서 AI 판독 시스템을 영상의학과, 병리과, 진단검사의학과에 도입하고 있으며, 혈액 분석, 병리 슬라이드 스캔, 암세포 식별 등의 영역에서 임상병리사가 수행하던 일부 업무를 AI가 직접 수행하고 있습니다.
이로 인해 임상병리사는 데이터 수집과 검사 준비, 품질 관리에 더 많은 시간을 할애하게 되었으며, 과거에 비해 진단 관련 의사결정 참여 비중은 감소하고 있습니다. 업무의 자동화가 증가할수록 전문성보다 오퍼레이터 역할로 전락할 가능성이 커지고 있으며, 이는 직무 만족도와 직업 안정성 측면에서도 부정적인 영향을 주고 있습니다.

 

임상병리사가 겪는 위기: 자동화, 탈숙련화, 전문성 축소

AI 진단 시스템의 도입은 임상병리사들에게 다양한 구조적 위기를 초래하고 있습니다.
첫째, 자동화에 따른 직무 단순화입니다. 기존에는 혈액, 소변, 조직 검체를 분석하여 수치를 해석하고 이상 유무를 판단하던 역할이 있었지만, AI 시스템이 실시간으로 수치를 해석하고 경고 신호를 생성하게 되면서 병리사의 판단력이 개입할 수 있는 여지가 줄어들고 있습니다.
둘째, 탈숙련화 현상이 가속화되고 있습니다. 검사기기와 진단 장비가 대부분 자동화되면서 신입 병리사나 초보 인력도 일정 수준의 업무를 수행할 수 있게 되었고, 이에 따라 숙련된 병리사의 고급 기술과 경험이 시장에서 저평가되는 경향이 나타나고 있습니다. 이는 업계 전반의 인건비 절감 압박과 연결되며, 기존 인력의 고용 안정성에 부정적인 영향을 미치고 있습니다.
셋째, 전문성 축소에 따른 역할 정체성의 위기입니다. AI의 확산은 병리사의 업무를 단순 ‘기계 운영자’로 전락시킬 위험이 있으며, 실제로 일부 중소 병원에서는 ‘AI 분석 결과를 출력하고 보고서를 정리하는 수준’의 업무만 요구하는 사례도 증가하고 있습니다. 이는 의료의 질적 하락으로도 이어질 수 있으며, 의료진과 병리사 간 협업 구조에도 균열을 일으킬 수 있습니다.

 

AI가 대체할 수 없는 병리사의 전문성과 현장 판단력

그럼에도 불구하고 AI가 임상병리사를 완전히 대체할 수는 없습니다. 가장 큰 이유는 AI가 아직 ‘맥락 기반의 복합적 상황 판단’에는 한계를 보이고 있기 때문입니다. 예를 들어 동일한 수치라도 환자의 기저 질환, 약물 복용 여부, 급성증상 유무에 따라 다르게 해석되어야 하는 경우가 있습니다. 이러한 해석은 현장에서 환자 데이터를 직접 다루고, 다양한 의료진과 협력해온 병리사의 경험이 필수적입니다.
또한 AI는 새로운 유형의 질환이나 비정형 증상에 대해 취약할 수 있으며, 기존에 학습된 데이터 기반에서만 움직이기 때문에 현장 응급 상황이나 예상 외의 결과에 대한 즉각적인 대응 능력은 부족합니다. 반면 숙련된 병리사는 검체의 상태 이상, 분석 장비의 오작동, 전산 오류 등을 눈으로 확인하고 수동 조치할 수 있으며, 이는 환자의 생명을 보호하는 데 있어 매우 중요한 역할입니다.
무엇보다도 AI가 제안한 결과에 대해 임상적 타당성을 판단하고, 의사에게 설명 가능한 방식으로 리포트를 작성하는 역량은 인간 병리사만이 제공할 수 있는 전문적 서비스입니다. 이러한 가치는 의료 현장에서 절대적으로 필요한 요소이며, 자동화가 진행될수록 더욱 두드러지는 인간만의 경쟁력입니다.

 

전략: 병리사의 역할 전환과 고도화가 필요하다

AI 시대에 임상병리사가 생존하기 위해서는 단순히 기술에 저항하는 것이 아니라, 기술을 활용하며 스스로의 역할을 재정의하는 능동적 변화가 필요합니다.
첫째, AI와 의료장비에 대한 이해도 향상입니다. 단순한 검체 분석이 아니라, AI 진단 시스템의 작동 원리와 오류 범위, 임계값 설정 등에 대한 이해를 통해 ‘AI 검증 전문가’로 자리매김할 수 있습니다. 이 과정에서 병리사는 단순한 분석 결과 전달자가 아니라, 시스템의 정확성을 평가하고 환자 중심 진단에 반영하는 핵심 인력으로 기능할 수 있습니다.
둘째, 정밀 의료(Precision Medicine)와 연계된 고급 데이터 분석 능력 강화입니다. 유전체 분석, 바이오마커 기반 질병 예측 등 차세대 진단 분야에서는 단순한 수치 해석이 아닌, 데이터 기반의 고차원 분석이 필요합니다. 이에 따라 병리사는 통계학, 생물정보학(Bioinformatics), AI 활용 기술에 대한 학습을 통해 ‘진단-분석-해석’이 통합된 전문가로 성장할 수 있습니다.
셋째, 임상 커뮤니케이션 및 환자 중심 리포팅 기술 강화입니다. 병리사는 AI가 생성한 숫자와 결과물을 실제 환자의 상황에 맞게 해석하여, 의료진과 원활히 소통하고 환자의 치료 방향에 기여할 수 있어야 합니다. 이는 단순 수치 이상의 의미를 제공하는 ‘전문 커뮤니케이터’로서의 역량이 요구된다는 의미입니다.