예측이 빗나간 사건: 방사선과가 AI 종말을 어떻게 거스렀는가

2016년, 노벨 수상자이자 "AI의 대부"로 불리는 Geoffrey Hinton은 의료계에 충격을 준 경고를 발표했습니다. "사람들은 지금 당장 방사선과 전문의를 양성하는 것을 중단해야 한다,"라고 그는 선언했습니다. "완전히 분명한 사실은 딥러닝(deep learning)이 5년 이내에 방사선과 전문의들보다 더 잘할 것이라는 점이다." 논리는 타당해 보였습니다. AI는 패턴 인식에 탁월하고, 방사선학은 근본적으로 의료 영상에서 패턴을 식별하는 일입니다. 학생들은 전공을 바꿨고, 레지던시 프로그램들은 쓸모없어질 것을 대비했습니다.

2026년 1월로 시간이 흘렀지만, 현실은 전혀 다릅니다. 수요가 붕괴하는 대신 이 분야는 전례 없는 호황을 경험하고 있습니다. 새로운 데이터는 Mayo Clinic이 이제 400명 이상의 방사선과 전문의를 고용하고 있음을 보여줍니다—Hinton의 암울한 예측 이후 무려 55% 증가한 수치입니다. 의사들을 대체하기는커녕, 인공지능은 오히려 그들의 인력을 대규모로 확장시키는 촉매가 되었고, 이 현상은 이제 "방사선과 의사 효과(The Radiologist Effect)"라고 불리고 있습니다.

이 직관에 반하는 추세는 AI 자동화가 필연적으로 일자리를 축소시킨다는 통념에 도전합니다. 대신 이는 경제 이론과 인간의 적응력을 보여주는 설득력 있는 사례를 제공하며, 생성형 AI(Generative AI) 혁명이 제거하는 것보다 훨씬 더 많은 역할을 창출할 수 있음을 시사합니다.

제번스 역설(Jevons Paradox)의 작동

AI가 일자리를 파괴하기보다 오히려 일자리를 만들어낸 이유를 이해하려면 19세기 경제학으로 눈을 돌려야 합니다. 이 현상은 제번스 역설(Jevons Paradox)로 알려져 있습니다. 기술 발전이 자원을 사용하는 효율을 높이면, 그 자원의 총 소비량은 감소하는 대신 증가합니다.

의료 영상의 맥락에서는 AI가 스캔을 처리하고 분석하는 데 필요한 시간을 극적으로 단축시켰습니다. 알고리즘은 이제 초기 판독을 처리하고 이상 소견을 표시하며 픽셀 수준의 정확도로 성장률을 측정합니다. 제로섬 게임이었다면 이는 더 적은 인력을 의미했을 것입니다. 그러나 의료(healthcare)는 제로섬 게임이 아닙니다.

효율성 향상은 진단 영상의 "비용"(시간과 노력 면에서)을 낮춰, 훨씬 더 넓은 범위의 상태에 적용 가능한 실용적 도구로 만들었습니다. 과거에는 사소한 증상으로 스캔을 받으려면 환자가 몇 주를 기다렸을 수 있지만, AI로 가속화된 워크플로는 빠른 예방적 검사(preventative screening)를 가능하게 합니다. 스캔의 양은 폭발적으로 증가하여 효율성 향상을 능가했습니다.

방사선과 호황의 주요 원동력:

• 예방적 검사: 비용이 낮아지며 이전에는 경제적으로 불가능했던 인구 규모의 검사(예: 전신 MRI)가 가능해졌습니다.
• 복잡한 사례: AI가 일상적인 측정을 처리함으로써 방사선과 전문의들은 깊은 의학적 맥락이 필요한 복합적인 다계통 질환에 집중합니다.
• 중재(Intervention): 방사선과 전문의들은 점점 더 영상 유도 최소침습 수술을 수행하고 있으며, 이 영역은 AI가 손댈 수 없습니다.

Jensen Huang의 진단: 과업(Task) 대 직무(Job)

이번 달 초 다보스에서 열린 World Economic Forum 연설에서 NVIDIA CEO Jensen Huang은 바로 이 현상에 대해 언급했습니다. 그는 초기의 공포가 직무의 본질을 근본적으로 오해한 데서 비롯되었다고 주장했습니다.

"방사선과 전문의 직무의 목적은 이미지를 연구하는 것이 아니다,"라고 Huang은 설명했습니다. "목적은 질병을 진단하고 환자를 치료하는 것이다. 이미지를 연구하는 것은 단지 하나의 과업일 뿐이다."

이미지 분석이라는 과업을 AI에 위임함으로써, 방사선과 전문의들은 환자 치료라는 직무에 집중할 수 있게 되었습니다. 그들은 이제 종양과 전문의(oncologists)들과 상담하고, 환자에게 결과를 설명하며, 치료 계획을 설계하는 데 더 많은 시간을 할애합니다. 역할은 "이미지 분석가"에서 "정보 통합자"로 전환되었습니다. 이 변화는 병원 시스템에 대한 방사선과 전문의의 가치를 높여, 기관들이 환자 처리량과 진료 품질을 극대화하기 위해 더 많은 전문의를 고용하게 만들었습니다.

영상의 범위를 넘어: 산업 전반에 걸친 "방사선과 의사 효과"

이 변화의 파급 효과는 의료를 훨씬 넘어섭니다. "방사선과 의사 효과"는 소프트웨어 엔지니어링, 법률 서비스 및 창작 산업에서 등장하기 시작했습니다. 방사선과 전문의들이 사라지지 않았던 것처럼, 개발자들도 코딩 에이전트에 의해 대체되지 않습니다. 그들은 AI 에이전트 팀을 관리하여 소프트웨어를 더 빠르게 구축하는 "시스템 아키텍트"가 되고 있습니다.

경제학자들은 우리가 풍요로움에 의해 촉발된 고용의 시대로 진입하고 있다고 제안합니다. 서비스가 더 저렴하고 빨라지면 잠재 수요가 열립니다.

• 소프트웨어: AI가 코드 작성 비용을 줄이며, 이전에는 비용 때문에 다루기 어려웠던 틈새 문제들을 위한 맞춤형 소프트웨어의 폭발적 증가로 이어집니다.
• 법률: AI가 문서 검토를 처리함으로써 변호사들은 더 복잡한 소송을 맡고, 이전에는 법적 대리를 감당할 수 없었던 고객들에게 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

아래 표는 2016년의 공포와 2026년의 현실을 대비하여, 시장이 AI 통합에 어떻게 적응했는지를 강조합니다.

방사선과 의사 효과: 신화 대 현실

이것이 미래의 노동력에 의미하는 바

Mayo Clinic의 수치가 주는 교훈은 명확합니다: AI는 인간과 직무로 경쟁하는 것이 아니라 과업으로 경쟁합니다. 일상적인 과업을 AI에 맡기는 전문가들은 인지적 가치 사슬의 상위로 이동하면서 그들의 가치가 급증하는 것을 발견합니다.

"방사선과 의사 효과"는 AI 시대를 위한 희망적인 청사진 역할을 합니다. 이는 특정 과업이 분명히 자동화되겠지만, 인간의 판단, 공감 및 복잡한 문제 해결에 대한 수요는 탄력적이라는 점을 시사합니다. AI가 고품질 서비스에 대한 진입 장벽을 낮출수록, 세상은 더 많은 서비스를 소비하게 되고, 그 결과 활기차지만 다른 형태의 노동 시장이 형성됩니다.

지금으로서는 2016년의 경고를 무시한 의대생들이 역사상 가장 탄탄한 취업 시장 중 하나로 졸업하고 있으며, 그들은 이전 어느 세대보다 더 나은 의사를 만들어주는 초지능 도구를 손에 쥐고 있습니다.