- 다양한 주제에 대해 자유롭게 글을 작성하는 게시판입니다.
| Date | 25/02/05 06:18:51 |
| Name | 공기반술이반 |
| File #1 | 1738545799.jpeg (73.1 KB), Download : 3 |
| Link #1 | https://x.com/Felipe_Millon/status/1886205433469178191 |
| Subject | [정보/뉴스] OAI 직원 암진단 후기 트위터 스레드 번역 |
 ---- https://x.com/Felipe_Millon/status/1886205433469178191 오늘 OpenAI에서 딥 리서처(Deep Researcher)를 출시했습니다. 이 도구가 얼마나 놀라운지, 그리고 어떻게 세상을 바꿀지에 대한 깊이 개인적인 이야기를 공유하고 싶습니다. (암 관련 내용 주의) 1/9 10월 말, 제 아내가 양측 유방암 진단을 받았습니다. 하룻밤 사이 우리의 삶은 완전히 뒤집혔죠. 아내는 12월 초 양측 유방절제술을 받고 같은 달 말 항암 치료를 시작했습니다. 그녀는 정말 강인했고, 모든 과정을 믿기 힘든 용기로 이겨냈습니다. 2/9 최근 고민은 "항암 후 방사선 치료를 할 것인가"였습니다. 아내의 경우는 완전히 애매한 영역이었어요. 심지어 전문의들도 의견이 엇갈렸습니다. 명확한 답이 없었죠. 우린 갈피를 잡지 못했습니다. 3/9 제가 ChatGPT의 새 기능인 딥 리서처를 미리 사용할 수 있어서, 시도해보기로 했습니다. 아내의 수술 병리 보고서를 업로드하고, 방사선 치료가 도움이 될지 조언을 구했죠. 4/9 다음 일은 정말 충격적이었습니다. 딥 리서처는 단순히 의사들이 언급한 내용을 반복하지 않았어요. 오히려 더 깊이 파고들었죠. 제가 몰랐던 연구들을 인용하고, 아내의 나이와 유전적 특성 같은 세부사항을 추가할 때마다 분석을 맞춤화했습니다. 각 연구를 직접 확인했는데, 모두 정확했습니다. 5/9 제가 사용한 정확한 프롬프트입니다: "첨부된 양측 유방암 수술 병리 보고서를 분석한 후, TCHP 항암 6차 후 방사선 치료가 이 환자에게 필요한지 연구해 주세요. 특정 유방암 유형을 고려해 방사선의 장단점, 재발 감소 가능성, 장기적 위험 대비 이점을 설명해 주세요." 6/9 “…환자의 유방암 유형을 바탕으로 방사선 치료의 장단점, 재발 가능성 감소 확률, 그리고 장기적 위험 대비 이점이 무엇인지 알고 싶습니다.”7/9 딥 리서처가 생성한 보고서는 여전히 제 마음을 뺏고 있습니다. 비록 다른 전문의와의 상담이 예정되어 있지만, 이미 우리는 결정에 대한 확신을 얻었습니다. 이건 단순한 기술 시연이 아니라, 우리 삶 깊숙이 스며든 도구였습니다. 가장 절박한 순간에 확실한 답을 주었죠. 8/9 OpenAI 내부에선 종종 “feel the AGI”라는 표현을 쓰곤 합니다. 이 경험은 정확히 그런 순간이었어요. 이 기술은 분명히 세상을 바꿀 것입니다. 9/9 ---- 원출처 디씨특이점 갤 https://m.dcinside.com/board/thesingularity/629139?page=2&recommend=1 ------ 와... 전문지식을 가진 의사가 한번더 확인을 해야겠지만, 의사 개인의 경험에 의한 치료법 선택이 아닌 최신 추적연구결과등을 반영한 통계적인 최선의 선택을 할 수도 있겠다는 생각이 드네요. 의사선생님들 입장에서는 실질적으로 업무에 활용하는 도움이 될수도 있고 "인터넷에서 봤는데..."급 이상의 "AI가 그러는데..." 급의 빌런 출몰이 될수도 있겠네요... 특정 레벨이상의 AI 에만 의학적 소견을 허용해야 할까요? 전문지식을 보유하지 않은 일반인이 아무리 공부했다고 해도 AI의 답변을 판단하는건 리스크가 있을텐데 100%믿고 가지고 오는 경우가 많을테니.... 앞으로는 환자와 보호자가 아니라 AI를 설득해야죌수도 있겠네요.. 환자/보호자를 고객과 경영진으로 바꾸면 대다수의 사람에게도 적용되겠는데요...? 0
|
|
의사 개인 경험이 생각보다 무시할 요소가 아니라는 점, 최신 논문을 종합한 결과가 환자에게 최선인가? 여기에 그렇다고 긍정하기 쉽지 않다는 점, 무엇보다 국가/지역에서 사용할 수 있는 약제/치료법/환자 개인의 특성 등이 반영되지 않는다는 점 때문에 트윗을 올렸던 이와 의료계의 반응은 다를 거예요. 비의료인(+공학자, 여기엔 이분들은 의학에 정답이 있다라고 생각할 거라는 제 편견이 반영되어 있으므로 적절한 접근은 아니겠습니다)에겐 놀라운 경험이겠습니다만...
저런 접근도 최신화/구체화/심지어 논문들 사이의 차등을 두기 위해 근거... 더 보기
저런 접근도 최신화/구체화/심지어 논문들 사이의 차등을 두기 위해 근거... 더 보기
의사 개인 경험이 생각보다 무시할 요소가 아니라는 점, 최신 논문을 종합한 결과가 환자에게 최선인가? 여기에 그렇다고 긍정하기 쉽지 않다는 점, 무엇보다 국가/지역에서 사용할 수 있는 약제/치료법/환자 개인의 특성 등이 반영되지 않는다는 점 때문에 트윗을 올렸던 이와 의료계의 반응은 다를 거예요. 비의료인(+공학자, 여기엔 이분들은 의학에 정답이 있다라고 생각할 거라는 제 편견이 반영되어 있으므로 적절한 접근은 아니겠습니다)에겐 놀라운 경험이겠습니다만...
저런 접근도 최신화/구체화/심지어 논문들 사이의 차등을 두기 위해 근거기반의학이라는 분야가 엄청 노력을 하고 있고 이쪽도 의사 개인을 무시할 수는 없다는 게 결론 중의 하나입니다. 기초 문진(처음 병원 와서 질문하고 검사하는 것)을 완전 뒤바꾸는 방법은 될 수 있을 것 같지만, 치료법은 글쎄요?
저런 접근도 최신화/구체화/심지어 논문들 사이의 차등을 두기 위해 근거기반의학이라는 분야가 엄청 노력을 하고 있고 이쪽도 의사 개인을 무시할 수는 없다는 게 결론 중의 하나입니다. 기초 문진(처음 병원 와서 질문하고 검사하는 것)을 완전 뒤바꾸는 방법은 될 수 있을 것 같지만, 치료법은 글쎄요?
아마 대부분의 분야가 그렇듯이 시간이 해결하지 않을까 싶습니다.
지난 몇년간 뉴스를 보면 AI가 적용되길 희망하는 분야 중 의료분야는 최우선 목표군에 있는것 같습니다. (AI개발측에서도, 병원 측에서도)
게다가, AI가 학습하는 데이터가 점차 엄청나게 많아지고 있고요.
지금 상황을 보면 AI가 의사보다 개별 환자들에 대해서 앞선 인사이트를 내놓는것은 아주 오랜시간 후의 일일지라도,
(적어도 몇년 안에)의사가 놓치는게 있는지 점검해볼 수 있는 조수급 까지는 성장할 가능성정도는 열어둬도 될것 같습니다.
지난 몇년간 뉴스를 보면 AI가 적용되길 희망하는 분야 중 의료분야는 최우선 목표군에 있는것 같습니다. (AI개발측에서도, 병원 측에서도)
게다가, AI가 학습하는 데이터가 점차 엄청나게 많아지고 있고요.
지금 상황을 보면 AI가 의사보다 개별 환자들에 대해서 앞선 인사이트를 내놓는것은 아주 오랜시간 후의 일일지라도,
(적어도 몇년 안에)의사가 놓치는게 있는지 점검해볼 수 있는 조수급 까지는 성장할 가능성정도는 열어둬도 될것 같습니다.
| 목록 |
|
