# 진료 전에 AI를 물어보면 병원 진료가 어떻게 달라질까?

_중국 공립병원 1만 2,498건 무작위 실험에서 AI 상담 후 처방은 4.6%포인트 줄고 검사는 2.7%포인트 늘었다_

> 진료 전 AI 상담 창을 받은 환자는 처방 확률이 4.6%포인트 줄고 검사 확률이 2.7%포인트 늘었다. 실제로 AI를 쓴 환자는 처방이 27%포인트 줄었다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/directional-ai-advice-patients-clinic
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-29

진료 전에 AI 상담을 받은 환자는 처방받을 확률이 4.6%포인트 줄고 검사받을 확률은 2.7%포인트 늘었다. 실제로 AI를 쓴 환자만 보면 처방은 27%포인트 줄고 검사는 16.1%포인트 늘었다. 중국 한 공립병원에서 외래 예약 1만 2,498건을 무작위로 나눠 살펴본 결과다.

AI의 조언은 진료실에 들어오기 전부터 환자의 생각에 영향을 줄 수 있다.

## 실제로 얼마나 큰 실험이었나

베이징대·스탠퍼드대·홍콩대·푸단대 연구진은 2025년 6월 2일부터 7월 3일까지 중국의 한 대형 공립병원에서 실험했다. 의사 179명을 두 무리로 나누고, AI를 쓰는 환자를 만날 수 있는 의사와 그렇지 않은 의사를 정했다.

AI 환자를 만날 수 있는 의사에게 예약한 1만 2,498건은 다시 나눴다. 한쪽에는 진료 전에 AI 상담 창을 열어 주고, 다른 쪽에는 열어 주지 않았다.

환자 평균 나이는 약 45세였고 농업 종사자가 44%였다. 예약은 진료 평균 25시간 전에 잡혀 AI에 질문할 시간도 충분했다.

| 항목 | 숫자 |
|---|---|
| 실험 기간 | 2025년 6월 2일~7월 3일(한 달) |
| 참여 의사 | 179명(AI 환자 만나는 무리 117명·아닌 무리 62명) |
| 무작위로 나눈 예약 | 1만 2,498건(+다른 무리 6,435건) |
| 분석한 외래 진료 | 1만 1,666건 + 6,010건 |
| 환자 평균 나이 | 약 45세 |
| 예약 후 진료까지 | 평균 약 25시간 |

## 그런데 AI를 받은 환자 모두가 쓴 것은 아니다

AI 상담 창을 받은 예약은 5,828건이었다. 이 가운데 실제로 진료 전에 AI를 사용한 경우는 998건으로 17.1%였다.

젊을수록, 남성일수록, 직장이 있을수록, 처음 온 환자일수록 AI를 더 많이 사용했다. 환자가 AI에 가장 많이 물은 것은 자신의 증상이 어떤 병인지였다. 전체 질문의 66.7%가 여기에 해당했다.

치료법을 묻는 질문은 11.7%, 검사를 받아야 하는지를 묻는 질문은 4.9%였다. 그런데 AI가 답변하면서 약과 검사를 꺼낸 비율은 각각 58.9%, 58.2%였다.

## AI는 약보다 검사를 더 쉽게 말한다

이 실험에서 특히 눈에 띄는 부분은 약과 검사에 대한 AI의 태도였다. 환자가 약을 먼저 언급한 대화는 11.4%, 검사를 먼저 언급한 대화는 8.5%였지만 AI는 훨씬 자주 두 주제를 답변에 넣었다.

AI는 일반 약의 69.7%에 주의 문구를 붙였다. 한약은 90.8%, 항생제는 87.6%에 주의 문구를 붙였다. 반면 검사는 94.5%를 조건 없이 권했다.

| AI가 다룬 주제 | 주의 문구를 붙인 비율 | 조건 없이 권한 비율 |
|---|---|---|
| 일반 약 | 69.7% | — |
| 한약(중의약) | 90.8% | 3.8% |
| 항생제 | 87.6% | 7.8% |
| 검사 | 3.3% | 94.5% |

연구진은 이런 차이에 AI의 안전장치가 영향을 줬을 가능성을 살폈다. 약은 특정 제품이나 치료를 권했다가 문제가 생길 위험을 고려해 조심스럽게 말하지만, 검사에 대해서는 상대적으로 쉽게 권하는 경향이 나타났다는 설명이다.

여러 AI 모델을 같은 질문에 넣어도 비슷한 차이가 나왔다. 검사는 92~99%가 조건 없이 권했고, 약을 조건 없이 권한 비율은 모델에 따라 10~56%로 차이가 컸다.

## 그래서 진료실에서는 무엇이 달라졌나

같은 의사를 만난 환자끼리 비교하면 차이가 분명했다. 진료 전 AI 상담 창을 받은 환자는 처방받을 확률이 4.6%포인트 줄었다. 기준이 87%였으므로 실제 진료에서 약을 받는 환자가 줄었다는 뜻이다.

한약 처방은 2.2%포인트, 항생제 처방은 1.5%포인트 줄었다. 반대로 검사받을 확률은 기준 23%에서 2.7%포인트 늘었다.

실제로 AI를 사용한 환자만 따로 보면 변화가 더 컸다. 처방받을 확률은 27%포인트 줄었고 검사받을 확률은 16.1%포인트 늘었다.

| 결과 | 상담 창을 받은 환자 전체 | 실제로 쓴 환자 |
|---|---|---|
| 처방받을 확률(기준 87%) | −4.6%포인트 | −27%포인트 |
| 한약 처방 | −2.2%포인트 | 약 −13%포인트 |
| 항생제 처방 | −1.5%포인트 | 약 −9%포인트 |
| 검사받을 확률(기준 23%) | +2.7%포인트 | +16.1%포인트 |
| 2주 안 재방문 | −1.2%포인트 | −7%포인트 |

비용도 방향이 달랐다. 실제 AI를 사용한 환자에서는 한약값과 양약값이 각각 약 10위안, 약 30위안 줄었고 검사비는 약 37위안 늘었다. 전체 진료비에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.

## AI를 쓴 환자를 만난 의사까지 달라졌을까

의사 전체의 진료 방식이 바뀐 것은 아니었다. AI를 사용하는 환자를 만난 의사가 다른 환자를 진료할 때는 뚜렷한 변화가 나타나지 않았다.

실험이 끝난 뒤에는 진료 결과의 차이도 바로 사라졌다. 다만 환자 쪽에는 일부 변화가 남았다. 2025년 10~12월에도 AI 상담을 받은 환자는 검사받을 확률이 1.6%포인트 높았다.

## 환자는 덜 따르고, 의사는 더 잘 들었다고 했다

환자와 의사의 느낌은 서로 달랐다. AI 환자를 만난 쪽에서 환자의 「매우 만족」 비율은 83.3%로 다른 쪽의 약 86%보다 낮았다. 의사 말을 전부 따르겠다는 비율도 90%에서 84.5%로 내려갔다.

반면 의사들은 AI를 거친 환자가 자신의 증상을 더 또렷하게 설명하고 대화도 더 순조롭다고 평가했다. AI를 실제로 쓴 환자의 80.6%는 진료 중 의사에게 AI를 사용했다고 말했다.

| 설문 항목 | AI 환자를 만난 쪽 | 아닌 쪽 |
|---|---|---|
| 환자 「매우 만족」 | 83.3% | 약 86% |
| 환자 「의사 말 전부 따르겠다」 | 84.5% | 90% |
| 의사 「증상 설명이 매우 또렷」 | 24.8% | 19.4% |
| 의사 「대화가 매우 순조로움」 | 36.7% | 30.6% |
| 의사가 짐작한 환자 AI 이용률 | 25.2% | 16.2% |

환자 설문은 2,247명이 답해 응답률이 13%였다. 따라서 이 설문 결과는 모든 환자의 생각으로 그대로 확대해서 읽을 필요는 없다. 의사 설문은 179명 가운데 171명이 답해 응답률이 95.5%였다.

## 동네 병원은 무엇을 준비하면 될까

이 실험은 중국의 한 공립병원에서 진행됐다. 한약 처방이 흔한 환경이라는 점도 있어 한국의 동네 의원이나 약국에 결과를 그대로 적용할 수는 없다.

그래도 진료 전에 AI를 사용하는 환자가 늘어나는 흐름은 살펴볼 필요가 있다. 오픈AI는 매주 약 2억 3,000만 명이 챗GPT와 건강 이야기를 나눈다고 밝혔고, 퓨리서치센터 조사에서는 미국 성인 34%가 건강 문제로 AI 챗봇을 사용했다고 나타났다.

| 한국·세계 숫자 | 내용 | 출처 |
|---|---|---|
| 매주 건강 이야기 | 약 2억 3,000만 명 | 오픈AI |
| 미국 성인 건강 문제로 AI 챗봇 사용 | 34% | 퓨리서치센터(2026.6 조사) |
| 남에게 말하기 불편한 건강 정보를 AI에 | 18% | 퓨리서치센터(2026.6 조사) |

동네 병원 입장에서는 환자가 왜 약을 쓰는지, 어떤 경우에 검사가 필요한지를 홈페이지에서 쉽게 확인할 수 있게 설명하는 것이 도움이 될 수 있다(예상). 환자가 AI를 통해 미리 정보를 얻고 오는 상황에서는 진료실에서 처방이나 검사 자체보다 그 이유를 설명하는 일이 더 중요해질 수 있기 때문이다.

이번 실험이 보여주는 핵심은 AI가 진료를 대신했다는 것이 아니다. 진료실에 들어오기 전에 AI가 환자의 생각을 어느 방향으로 정리해 놓을 수 있고, 그 영향이 실제 처방과 검사 선택에도 나타났다는 점이다.

① AI 상담 창을 받은 환자는 처방 확률이 4.6%포인트 줄고 검사 확률이 2.7%포인트 늘었다 ② AI는 항생제 이야기의 87.6%에 주의 문구를 붙였지만 검사는 94.5%를 조건 없이 권했다 ③ 상담 창을 받은 5,828건 중 실제로 AI를 쓴 경우는 998건으로 17.1%였다 ④ AI를 거친 환자의 「의사 말 전부 따르겠다」 비율은 90%에서 84.5%로 내려갔다

## 같이 읽을 글

 

- 병원 홈페이지에 뭘 써야 AI가 읽을까?

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- 우울증을 AI에게 물으면, 동네 상담소 홈페이지도 출처로 나올까?

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## 자료 출처

 

- Directional AI Advice: Experimental Evidence from Healthcare(Chen·Li·Meng·Qiu·Yang, 베이징대·스탠퍼드대·홍콩대·푸단대, 2026년 7월 arXiv 제출, 외래 예약 1만 2,498건+6,435건·의사 179명)

- 같은 논문 PDF 전문(표·부록 수록)

- AEA RCT 사전 등록(AEARCTR-0015851)

- Introducing ChatGPT Health(오픈AI, 매주 약 2억 3,000만 명 건강 대화)

- OpenAI Model Spec(오픈AI 모델 행동 지침, 2025.4.11판)

- From Diagnoses to Treatments: Why Americans Use AI Chatbots for Health(퓨리서치센터, 2026.8.25 발표, 미국 성인 3,488명, 2026.6.22~28 조사)

- Comparing Physician and AI Chatbot Responses to Patient Questions(Ayers 등, JAMA 내과학, 2023)