피부 AI, 2,345명 실험에서 “다음 행동” 판단까지 개선

피부 증상을 “붉은 점” 정도로만 설명할 수 있는 사용자에게 AI가 해줄 수 있는 일은 의외로 구체적이다. Google Research가 2026년 6월 12일 공개한 연구 정리는 AI 피부 정보 도구가 병명 후보를 보여주는 수준을 넘어, 사용자가 다음 조치를 고르는 과정까지 얼마나 돕는지에 초점을 맞췄다.

핵심 근거는 이번 주 Google Research 글이 연결한 JAMA Dermatology 논문이다. 연구진은 2,345명의 설문 참여자에게 익명화된 피부 질환 사례와 이미지를 보여주고, 해당 사례가 본인 문제라고 가정하게 했다. 평가 대상은 단순 정답 맞히기가 아니라 조건을 식별하고 어떤 다음 단계를 선택하는지였다.

이 대목이 중요한 이유는 건강 검색의 실제 실패 지점이 “정보 부족”만은 아니기 때문이다. 사람들은 증상 이름을 모르기 때문에 검색어부터 흔들리고, 결과를 읽어도 병원 방문, 자가 관찰, 긴급 대응 같은 선택으로 이어가는 데 어려움을 겪는다. Google은 인터넷으로 건강 정보를 찾는 성인이 절반을 넘고, AI를 쓰는 비율도 이미 3분의 1에 이른다는 외부 조사를 함께 제시했다.

Google은 이번 글에서 정량 연구와 별도의 혼합방법 연구를 함께 묶었다. 후자는 사람들이 자신의 실제 피부 고민에 AI 도구를 어떻게 쓰는지, 그리고 의사와의 대화에서 얻는 이해와 무엇이 다른지를 다룬다. 즉 모델 성능표보다 사용자 이해, 위험한 오해, 행동 변화가 평가의 중심이다.

의료 AI 제품으로 바로 일반화할 수는 없다. 연구는 정보 제공 도구와 사용자 이해를 다룬 것이며, 의료진의 진단을 대체한다는 결론도 아니다. 그래도 피부처럼 사용자가 첫 설명부터 막히는 영역에서 AI 평가의 기준이 “맞힌 병명”에서 “더 나은 판단을 돕는가”로 이동하고 있다는 점은 주목할 만하다.