리처드 G. 스테파나치(Richard G. Stefanacci)는 2026년 Journal of the American Geriatrics Society에 실은 논평에서, 복합 만성질환을 가진 노인을 돌보는 의사들이 인공지능과 로보틱스가 임상 의학에 들어오는 상황에서 실질적 지침을 필요로 한다고 주장했다. 이 로드맵은 변화를 정보 수집, 데이터 분석, 치료 전달이라는 3개 영역으로 정리한다. 핵심 주장은 의사의 역할이 사라지는 것이 아니라 달라지고 있다는 점이다.

정보 수집 영역에서 의사는 직접 수행자에서 감독자로 이동한다. 어떤 데이터 흐름과 알림에 주의를 기울일지 선택하면서도, 알고리즘이 포착할 수 없는 맥락과 환자 가치 중심의 병력 청취는 계속 맡는다. 데이터 분석은 AI가 가장 큰 변화를 만들 영역으로 설명되며, 이때 의사는 기계가 생성한 선택지를 비판적으로 평가하고 윤리적으로 판단하는 중재자가 된다. 논평은 경계해야 할 4가지 위험으로 학습 데이터 편향, 디지털 연령주의, 대규모 언어 모델 허위생성, 자동화 편향을 제시했다.

치료 전달 영역에서 의사는 로봇 간호 지원부터 자율적 자기 관리까지 이어지는 선택지 속에서 환자 목표에 맞는 개입을 연결하는 조율자가 된다. 논평은 이를 증강 지능이라는 원칙으로 설명한다. 이는 AI가 전문 의사의 판단을 대체하기보다 증폭해야 한다는 뜻이다. 또한 AI 출력은 질문 가능하고 출처가 확인 가능하며, 책임 있는 임상의에게 종속돼야 한다고 했다.

스테파나치는 American Geriatrics Society Beers Criteria를 모델로 삼아, 전문 학회가 승인하는 임상 AI 도구 인증을 제안했다. 논평은 노인의학이 이미 복합질환, 치료 목표 논의, 다학제 조정, PACE 모델을 중시하기 때문에 이 변화를 이끌 위치에 있다고 설명했다.

리처드 G. 스테파나치(Richard G. Stefanacci)는 2026년 Journal of the American Geriatrics Society에 실은 논평에서, 복합 만성질환을 가진 노인을 돌보는 의사들이 인공지능과 로보틱스가 임상 의학에 들어오는 상황에서 실질적 지침을 필요로 한다고 주장했다. 이 로드맵은 변화를 정보 수집, 데이터 분석, 치료 전달이라는 3개 영역으로 정리한다. 핵심 주장은 의사의 역할이 사라지는 것이 아니라 달라지고 있다는 점이다.

정보 수집 영역에서 의사는 직접 수행자에서 감독자로 이동한다. 어떤 데이터 흐름과 알림에 주의를 기울일지 선택하면서도, 알고리즘이 포착할 수 없는 맥락과 환자 가치 중심의 병력 청취는 계속 맡는다. 데이터 분석은 AI가 가장 큰 변화를 만들 영역으로 설명되며, 이때 의사는 기계가 생성한 선택지를 비판적으로 평가하고 윤리적으로 판단하는 중재자가 된다. 논평은 경계해야 할 4가지 위험으로 학습 데이터 편향, 디지털 연령주의, 대규모 언어 모델 허위생성, 자동화 편향을 제시했다.

치료 전달 영역에서 의사는 로봇 간호 지원부터 자율적 자기 관리까지 이어지는 선택지 속에서 환자 목표에 맞는 개입을 연결하는 조율자가 된다. 논평은 이를 증강 지능이라는 원칙으로 설명한다. 이는 AI가 전문 의사의 판단을 대체하기보다 증폭해야 한다는 뜻이다. 또한 AI 출력은 질문 가능하고 출처가 확인 가능하며, 책임 있는 임상의에게 종속돼야 한다고 했다.

스테파나치는 American Geriatrics Society Beers Criteria를 모델로 삼아, 전문 학회가 승인하는 임상 AI 도구 인증을 제안했다. 논평은 노인의학이 이미 복합질환, 치료 목표 논의, 다학제 조정, PACE 모델을 중시하기 때문에 이 변화를 이끌 위치에 있다고 설명했다.