2026년 6월 27일 'Journal of the Royal Society of Medicine'에 게재된 논평은 의료 AI에 대한 현행 위험 기반 규제 체계가 환자의 자율성을 보호하기에 미흡하다고 주장했다. 저자들은 머신러닝이 임상 정확도를 높일 수 있지만, 2025년 시행된 EU AI법과 같은 기존 조치들은 시스템의 불투명성, 편향성, 과잉 및 과소 치료 가능성 문제를 해결하지 못한다고 지적했다. 현재 AI법은 의료 AI를 '고위험'으로 분류해 개발자에 대한 엄격한 통제를 가하고 있으나, 이는 시스템적 차원에만 집중해 개인에게 미치는 실질적인 영향과 장기적인 체계적 결과를 간과한다는 비판이다.

올보르 대학교(Aalborg University)의 데이터 및 AI 윤리학 교수인 토마스 플로우(Thomas Ploug)와 공동 저자들은 규제가 단순히 기술적 안전성보다는 환자 중심의 권리로 방향을 전환해야 한다고 강조했다. 이 논평은 AI가 생성한 진단이나 치료 계획을 마주하는 환자를 위해 명확한 설명 요구권, 동의 제공 및 철회권, 제2의 소견을 얻을 권리, 공개 데이터를 기반으로 한 검사 거부권 등 구체적인 보호 장치를 제안했다. 저자들은 AI 기술이 보건 시스템 내에서 지속적으로 발전함에 따라 이러한 권리가 보장될 수 있도록 임상의, 규제 기관, 환자 단체 간의 긴밀한 협력이 시급하다고 밝혔다.

2026년 6월 27일 'Journal of the Royal Society of Medicine'에 게재된 논평은 의료 AI에 대한 현행 위험 기반 규제 체계가 환자의 자율성을 보호하기에 미흡하다고 주장했다. 저자들은 머신러닝이 임상 정확도를 높일 수 있지만, 2025년 시행된 EU AI법과 같은 기존 조치들은 시스템의 불투명성, 편향성, 과잉 및 과소 치료 가능성 문제를 해결하지 못한다고 지적했다. 현재 AI법은 의료 AI를 '고위험'으로 분류해 개발자에 대한 엄격한 통제를 가하고 있으나, 이는 시스템적 차원에만 집중해 개인에게 미치는 실질적인 영향과 장기적인 체계적 결과를 간과한다는 비판이다.

올보르 대학교(Aalborg University)의 데이터 및 AI 윤리학 교수인 토마스 플로우(Thomas Ploug)와 공동 저자들은 규제가 단순히 기술적 안전성보다는 환자 중심의 권리로 방향을 전환해야 한다고 강조했다. 이 논평은 AI가 생성한 진단이나 치료 계획을 마주하는 환자를 위해 명확한 설명 요구권, 동의 제공 및 철회권, 제2의 소견을 얻을 권리, 공개 데이터를 기반으로 한 검사 거부권 등 구체적인 보호 장치를 제안했다. 저자들은 AI 기술이 보건 시스템 내에서 지속적으로 발전함에 따라 이러한 권리가 보장될 수 있도록 임상의, 규제 기관, 환자 단체 간의 긴밀한 협력이 시급하다고 밝혔다.