의학교육이 마주한 변화: 의료시스템과학·디지털 전환·입학제도

의료인을 양성하는 교육과 조직의 변화

의학교육은 의학 지식과 임상 술기를 가르치고 의료인이 활동할 제도와 협력관계를 이해하도록 돕는 과정이다. 의료인력의 지역적 분포, 환자안전, 디지털 기술의 활용은 교육과정과 교육기관 운영에 영향을 미친다.

의료시스템과학과 임상현장을 연결하는 교육과정

의료시스템과학을 다룬 2023년 에디토리얼은 의료환경의 변화를 교육과정에 반영하는 문제에서 출발한다. COVID-19의 피해가 사회적 불평등과 결합하는 syndemic, 저출산·고령화에 따른 질병양상과 의료재정의 변화, 환자 중심의 팀 기반 접근이 배경이다. 생의학적 지식과 술기를 익힌 학생이 의료시스템과 건강의 사회적 결정요인까지 저절로 이해하리라고 기대하기는 어렵다. 의료시스템과학 교육의 핵심은 의료에 영향을 미치는 요소를 이해하고 연결해 판단하는 시스템사고를 교육과정에 의도적으로 포함하는 데 있다.

개념적 토대는 미국의사협회가 제안한 틀이다. 핵심 영역, 기반역량 영역, 연결 영역의 3개 영역에 총 12개의 구성요소가 포함된다. 미국의 Affordable Care Act 도입과 의료보장체계 개선의 맥락에서 의료시스템과학의 필요성을 설명한다. 2013년에 제안된 의료시스템과학의 국내 적용에서는 한국의 의료제도와 문화에 맞춘 조정을 강조한다. 당시 국내 교육현황 연구에 따르면 의과대학 교육과정 전체를 관통하는 독립된 과정은 없었다. 기존 교육과정에 일부 내용을 통합하는 접근이 현실적인 방안으로 제시된다. 소개된 요구도 분석에서는 핵심 영역의 교육요구도가 높았지만, 의료시스템 개선·질 관리·환자안전과 시스템사고에 관한 요구도는 상대적으로 낮았다.

교육방법으로는 사례를 중심으로 의료가 이루어지는 과정을 검토하고, 임상실습 중 의료시스템에 관한 질문을 던지는 방식을 제안한다. 전문직의 가치와 행동규범을 익히고 지도자의 신뢰를 바탕으로 술기를 위탁받는 과정이 기존 질서에 순응하게 만들 가능성도 다룬다. 교수가 진료와 교육에서 시스템사고를 활용하는지가 교육과정 설계의 조건이 된다.

입학정책에 담기는 사회적 책무와 대학의 자율성

의과대학 입학제도를 다룬 2024년 에디토리얼은 학생 선발과 의료인력 양성의 사회적 책임을 연결한다. 원문에 따르면 매년 3천 명 이상이 응시하던 의사국가고시의 2025년도 응시자는 364명이었고, 실기시험 합격자는 267명이었다. 이들이 모두 필기시험에 합격하는 경우를 전제로 다음 해 의사 배출 규모를 전망했다. 전문의 자격시험 응시 가능 인원은 576명, 그중 출근 중인 전공의는 396명으로 제시했다. 이를 배경으로 의사, 교수, 학생, 전공의 등 이해당사자의 입학정책 결정 참여를 논의한다.

정책 비교의 기준은 거버넌스다. 소개된 비교연구에 따르면 일본은 2000년대 초기에 정부로 권한이 집중되었던 방식에서 2010년대 이후 이해관계자가 참여하는 협력적 방식으로 전환했다. 싱가포르는 대학이 자율적으로 정책을 결정하고 정부가 지원하는 사례다. 국내 입학제도에서는 시험성적 중심 선발의 공정성과 준비 여건의 사회경제적 차이를 검토한다. 지역인재전형과 특별전형의 목적은 의료인력의 지역적 불균형 완화와 다양한 배경의 학생 선발이다. 지역인재 선발의 효과를 검토할 때는 졸업생이 해당 지역에서 수련을 이어갈 여건도 고려한다.

Southern Illinois University School of Medicine(SIU SOM)은 남부 일리노이 지역의 의료수요에 대응하기 위해 설립되었다. 주정부와 지역의료체계의 협력을 바탕으로 운영된다. SIU SOM은 졸업생의 34%가 일차의료에 종사한다는 성과를 학교의 핵심성과지표로 삼는다. 지원자를 종합적으로 심사하고, 다른 주 거주자와 외국인에게 지원자격을 주지 않으며, 지역사회 봉사활동을 필수로 요구한다. 국내 적용에서는 입시 공정성에 대한 사회적 기대와 제도적 차이를 고려할 필요가 있다.

디지털 포트폴리오와 LMS가 바꾸는 학습 지원

의학교육의 디지털 전환을 다룬 2025년 에디토리얼은 기술 활용에 따른 학습환경과 교수법의 변화를 다룬다. digitization, digitalization, digital transformation을 구분하며, 학생 중심의 adaptive learning과 학습·평가의 통합을 다룬다. 2022년 11월 ChatGPT 공개와 COVID-19 팬데믹이 변화를 촉진한 배경이다. 맞춤형 학습도구, 몰입형 학습환경, 학습분석의 가능성과 의과대학의 시스템 개발·운영 경험을 소개한다.

인제대학교 의과대학의 u-포트폴리오는 임상교육 평가에서 출발해 학습성취와 성장과정, 진로개발을 지원하는 체계로 확대되었다. 5개의 부속병원을 순환하는 학생들의 학습기록을 관리하기 위해 종이 기반 포트폴리오를 디지털 방식으로 전환했다. u-포트폴리오는 실습기록, 교수의 평가와 피드백, 평가 rubric을 함께 설계해 임상현장에서 학생의 학습과정을 지원하도록 개발되었다. 국내 의과대학 간 컨소시엄에서는 한국의학교육평가원의 평가인증 기준에 부합하면서 대학별 교육과정의 특성을 반영하는 모델을 모색하고 있었다.

연세대학교 의과대학은 CDP2023(Curriculum Development Project 2023)을 반영하기 위해 YES2.0을 YES3.0으로 개편했다. 클라우드 기반 LMS에서 학습과정과 평가를 실시간으로 통합하고 학습 데이터 관리 기능을 강화했다. learning analytics를 교육 운영에 도입하는 시도다. 주요 개발 과제는 의학교육을 이해하는 개발업체 선정, 교수와 학생의 요구사항 분석, 학습과정의 데이터 기록이었다. 시스템 활용을 돕는 교수개발 프로그램도 운영되었다. 의료 AI 교육에서는 알고리즘 편향 탐지, 데이터 투명성, 환자 프라이버시 보호를 포함한 윤리적 역량이 논의된다.

학생 연구자의 참여를 지원하는 심사와 출판

학생 연구자 지원을 다룬 2025년 에디토리얼은 의학교육 개선에 학습자의 시각을 반영하는 방법을 제시한다. 1999년 창간된 의학교육논단은 미래 의학교육자 양성을 위해 2025년 제1회 “의학교육논단 학생연구자상”을 제정했다. 2025년 1월에 공모를 시작해, 8월 15일까지 원고를 접수했다. 접수된 9편 가운데 투고규정 미준수와 제출서류 미비 등의 사유로 2편이 반려되었고, 최종 7편이 심사대상에 포함되었다. 의학·간호학·교육학 전문가 4인으로 구성된 심사위원단이 1·2차 심사를 진행했으며, 편집팀도 전 과정에 참여했다.

평가기준은 연구주제의 적절성, 연구방법론의 타당성, 결과 도출과 해석의 적절성, 학문적 기여도, 구성과 완성도였다. 1차 심사에서 2편을 제외한 뒤 5편을 평가했고, 심사 점수를 종합해 대상·우수상·장려상 각 1편을 선정했다. 수상하지 않은 2편도 학문적 가치와 완성도를 인정받아 함께 출판되었다.

의과대학생 학습결손의 심리적 영향을 다룬 체계적 문헌고찰은 PROMIS(Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) 프레임워크를 활용했다. 국내 의료인문학 교육에 관한 체계적 문헌고찰은 Kirkpatrick 모형에 따라 학습성과를 정리했다. 간호학의 interprofessional education(IPE) 연구는 국내외 운영현황 비교와 간호대학생의 요구·인식 조사를 연결했다. 국제의학 프로그램에 참여한 대학원생의 팀워크 연구는 질적 접근으로 심리적 안전감, 다학제간 역할 조정, 현장 적용을 탐색했다. 영적 간호 연구에서는 혼합연구방법으로 간호대학생의 인식과 교육요구를 살폈다.

AI 시대의 고등교육과 관계 속에서 이루어지는 학습

고등교육의 미래를 다룬 2026년 논평은 지식의 증가와 AI의 확산, 불확실한 사회환경을 설명하는 개념적 틀을 제안한다. VUCA는 변동성·불확실성·복잡성·모호성을 가리킨다. 기후변화와 감염병 대응처럼 정해진 해답이 없는 문제를 교육과 연결하는 데 사용된다. 의학 지식이 두 배로 늘어나는 시간에 관한 기존 추정치로 1950년 약 50년, 1980년 7년, 2010년 3.5년이라는 변화와 약 73일을 제시한다. EDUCAUSE 2024 AI Landscape Study를 인용해 학생의 86%가 학업에 AI 도구를 사용한다고 설명한다. 이를 근거로 정보를 평가하고 활용하는 능력도 교육목표로 다룰 것을 주장한다.

소개된 이미지 생성 AI 연구는 300회가 넘는 시도에도 흑인 아프리카 의사가 백인 아동을 치료하는 이미지를 생성하지 못한 사례로 학습 데이터의 편향을 다룬다. 저자의 비공식 재현 시도에서는 해당 이미지를 생성할 수 있었다. 이를 계기로 시스템의 빠른 업데이트와 구조적 편향의 문제를 구분할 필요성을 제기한다. 교육에서는 AI의 편향과 한계를 판단하고, 공동체 안에서 대화하며 다양한 관점을 검토하는 경험을 강조한다. 전문직 윤리와 정체성 형성에서도 communities of practice가 규범을 논의하고 행동으로 익히는 환경으로 제시된다.

관계의 중요성을 설명하는 근거에는 교육이론과 건강·의료 연구가 포함된다. 사회적 고립과 외로움을 다룬 90개 코호트 연구 분석 결과를 인용한다. 734,889명의 암 환자를 대상으로 기혼자의 암 사망위험이 20% 낮았다고 보고한 분석도 있다. 87개 연구의 메타분석에서는 지각된 사회적 지지가 사망위험의 25% 감소와 연관되었다고 보고했다. 건강과 사망위험 연구를 교육과 연결할 때는 각 연구의 대상과 관계 지표를 고려할 필요가 있다. 교육현장의 참여·피드백·소속감과 학습의 연관성은 별도로 살펴볼 문제다.

논의

u-포트폴리오의 성과를 파악하려면 도입 여부와 함께 학습기록에 바탕을 둔 교수의 피드백 방식이 어떻게 달라졌는지 살펴야 한다. LMS에 기록된 학습활동과 실제 피드백 경험은 교육목적에 맞게 연구질문을 구체화하는 자료다. HRD 연구에서는 교수개발, 피드백을 주고받는 업무 방식, 학생의 연구 참여에서 개인의 역량이 조직의 지원 속에서 어떻게 발달하는지 탐색할 수 있다.

참고문헌

안신기. (2023). 의료시스템과학: 의학교육은 급변하는 의료와 사회에 어떻게 대응할 것인가? 의학교육논단, 25(3), 189–191. https://doi.org/10.17496/kmer.23.031

안신기. (2024). 대한민국 의과대학 입학제도는 어디로 갈 것인가? 의학교육논단, 26(3), 171–173. https://doi.org/10.17496/kmer.24.036

안신기. (2025). 의학교육의 디지털 전환: 도전과 기회. 의학교육논단, 27(1), 3–5. https://doi.org/10.17496/kmer.25.004

안신기. (2025). 학생 연구자의 첫걸음이 의학교육의 내일이 되기를. 의학교육논단, 27(Suppl 1), S1–S2. https://doi.org/10.17496/kmer.25.042

An, S. (2026). Navigating the future of higher education: Embracing change while preserving the relational core of learning. IGEE Proceedings, 3(1), 1–8. https://doi.org/10.69841/igee.2026.006