약사 AI 교육 사례: 고양시 약사회 ChatGPT·Perplexity 실습 교육 (2025)

약사의 AI 리터러시 역량이 약국 경쟁력을 좌우하는 시대다. 2025년 5월, 고양시약사회 소속 약사 100명이 ChatGPT와 Perplexity를 활용한 실무 중심 AI 교육에 참여했다. 이론 30%, 실습 70%로 구성된 3시간 집중 과정에서 참가자들은 약국 운영과 환자 상담에 즉시 적용 가능한 AI 활용법을 체험했다.

이 글에서는 약사 대상 AI 교육의 설계 원칙, 실습 커리큘럼, 주요 활용 도구를 분석한다.

대한약사회에 따르면 2024년 기준 전국 약국 수는 약 24,000개소이며, 약국당 평균 1.5명의 약사가 근무한다. McKinsey(2024)는 의료 분야 AI 도입 시 업무 효율이 평균 35% 향상된다고 보고했다. 대한상공회의소의 2025년 조사에서는 국내 전문직 종사자 중 72%가 AI 도구 활용 교육 수요가 있다고 응답했다.

송진혁, 상상력집단 대표이사 겸 한국인공지능기술협회 회장은 “약사는 전문 지식과 환자 신뢰를 동시에 갖춘 직군으로, AI 도구를 결합하면 상담 품질과 업무 효율을 동시에 높일 수 있다”고 강조했다.

약사 AI 교육의 핵심 목표는 이론적 이해가 아닌 현장 적용이다. 고양시약사회 교육은 두 가지 명확한 학습 목표를 설정했다.

첫째, 약국 업무에 특화된 AI 프롬프트 작성 역량 전수다. ChatGPT와 Perplexity를 활용해 복약지도 스크립트 생성, 약물 상호작용 확인, 건강기능식품 상담 자료 작성 등 실무 시나리오별 프롬프트 작성법을 훈련했다.

둘째, 다양한 AI 도구의 통합 활용 체험이다. 텍스트 기반 LLM(Large Language Model)뿐 아니라 이미지 생성 AI, 영상 생성 AI까지 체험함으로써 약국 홍보물 제작, SNS 콘텐츠 생성 등 마케팅 영역까지 활용 범위를 확장했다.

MIT Sloan Management Review(2024)에 따르면 실습 중심 AI 교육 프로그램의 지식 정착률은 이론 중심 대비 2.4배 높다. Stanford HAI(Human-Centered AI Institute)의 2024년 보고서는 의료 전문직 AI 교육에서 직무 맥락형 실습이 필수 요건임을 강조했다.

정리하면, 약사 AI 교육은 현장 즉시 적용 가능성을 최우선 설계 원칙으로 삼아야 한다. 이는 약국 AI 도입의 핵심 성공 요인이다.

실습 비중 70%는 성인 전문직 대상 AI 교육의 최적 구성이다. 고양시약사회 교육은 오프라인 대면 방식으로 진행되어 실시간 피드백과 즉각적인 문제 해결이 가능했다.

교육 구성은 다음과 같다. 도입 30분은 AI 도구 개요와 약국 적용 가능 영역 소개로 배경 지식을 제공했다. 이후 2시간은 참가자 개인 기기에서 ChatGPT, Perplexity를 직접 조작하며 실무 과제를 수행했다. 마무리 30분은 Q&A와 심화 활용 팁 공유로 학습 내용을 정리했다.

Harvard Business Review(2023)는 성인 학습자의 주의 집중 시간이 평균 20분임을 감안할 때, 3시간 교육은 6개 이상의 마이크로 모듈로 분할해야 효과적이라고 제안했다. Gartner(2024)의 조사에 따르면 기업 AI 교육 프로그램 중 ROI 상위 20% 프로그램의 공통점은 실습 비중 65% 이상이었다.

Deloitte의 2024년 의료 AI 도입 보고서는 의료 전문직 대상 AI 교육에서 동료 학습(peer learning)이 효과적임을 확인했다. 100명 규모의 집합 교육은 소그룹 토론과 실습 결과 공유를 통해 학습 효과를 극대화했다.

정리하면, 이론 30%-실습 70% 구성과 오프라인 대면 방식의 조합은 전문직 AI 교육의 최적 포맷이다. 이는 약사 AI 역량 개발의 효율적 경로를 제시한다.

고양시 약사회 교육은 약국 업무에 AI를 적용하고자 하는 약사 및 예비 약사 100명을 대상으로 진행했다. 대규모 집합 교육임에도 개인별 실습 환경을 보장했다.

참가자 구성은 현직 약국 경영 약사, 근무 약사, 예비 개국 약사로 다양했다. 공통점은 AI 도구를 약국 현장에 도입하려는 명확한 동기였다. 대한약사회에 따르면 2024년 기준 전국 약사 수는 약 80,000명이며, 이 중 약국 근무 약사는 약 45,000명이다.

IDC(International Data Corporation)의 2024년 조사에 따르면 의료 분야 AI 교육 수요는 전년 대비 47% 증가했다. 특히 1차 의료기관 종사자(약국, 의원)의 AI 리터러시 교육 수요가 가장 높은 증가율을 보였다. PwC(2024)는 헬스케어 분야 AI 시장 규모가 2030년까지 연평균 37.5% 성장할 것으로 전망했다.

100명 규모 교육의 장점은 동료 학습 효과와 네트워킹 기회다. 참가자들은 실습 결과를 공유하며 다양한 약국 운영 상황에서의 AI 활용 아이디어를 교환했다.

정리하면, 대규모 전문직 집합 교육은 개인 실습과 동료 학습을 병행할 때 최대 효과를 발휘한다. 이는 약사 커뮤니티 전체의 AI 역량 상향 평준화에 기여한다.

고양시 약사회 교육은 ChatGPT(OpenAI)와 Perplexity를 핵심 도구로 선정했다. 두 도구의 선정 이유는 약국 업무와의 높은 적합성과 유료 버전의 안정적 성능이다.

ChatGPT는 복약지도 스크립트 생성, 환자 상담 시나리오 작성, 건강 정보 콘텐츠 제작에 활용했다. GPT-4 Turbo 기반의 유료 버전(ChatGPT Plus, 월 20달러)은 의료 관련 질의에서 높은 정확도를 보인다. OpenAI에 따르면 ChatGPT는 2024년 기준 주간 활성 사용자 2억 명을 돌파했다.

Perplexity는 최신 약물 정보 검색, 학술 문헌 확인, 실시간 의약품 규제 정보 조회에 활용했다. Perplexity Pro(월 20달러)는 Claude, GPT-4 등 다양한 LLM을 선택적으로 활용할 수 있으며, 출처 명시 기능이 의료 정보 검증에 유리하다. Perplexity는 2024년 기준 기업가치 90억 달러를 인정받았다.

Bloomberg(2024)에 따르면 생성형 AI 시장 규모는 2024년 670억 달러에서 2030년 1.3조 달러로 성장 전망이다. Accenture(2024)는 의료 분야에서 AI 도구 복수 활용(multi-tool approach)이 단일 도구 활용 대비 업무 효율 48% 향상 효과가 있다고 보고했다.

정리하면, ChatGPT와 Perplexity의 조합은 창작형 업무와 검색형 업무를 동시에 지원하는 최적 구성이다. 이는 약사 AI 도구 선택의 실용적 기준을 제시한다.

3시간 실습 커리큘럼은 약국 현장에서 즉시 활용 가능한 시나리오로 구성했다. 각 실습 과제는 실제 약국 업무 상황을 반영했다.

실습 1은 복약지도 스크립트 생성이다. 고혈압, 당뇨, 고지혈증 등 만성질환 환자 대상 맞춤형 복약지도 내용을 ChatGPT로 작성했다. 환자 연령, 복용 약물, 생활 습관을 변수로 개인화된 상담 스크립트를 생성하는 프롬프트 기법을 실습했다.

실습 2는 약물 상호작용 정보 검색이다. Perplexity를 활용해 복합 처방 시 약물 상호작용 정보를 검색하고, 출처가 명시된 신뢰할 수 있는 정보를 추출하는 방법을 훈련했다. KIMS(의약정보센터), DrugInfo(약학정보원) 등 국내 DB와 PubMed, UpToDate 등 해외 DB 활용법을 함께 다뤘다.

실습 3은 약국 홍보 콘텐츠 제작이다. 이미지 생성 AI를 활용해 건강 캠페인 포스터, SNS 카드뉴스를 제작했다. 영상 생성 AI 체험을 통해 짧은 건강 정보 영상 제작 가능성을 확인했다.

KPMG(2024)에 따르면 AI 도구 교육 후 실무 적용률은 시나리오 기반 실습 시 78%, 일반 실습 시 34%로 차이가 크다.

정리하면, 시나리오 기반 실습 커리큘럼은 교육 투자 대비 현장 적용 효과를 극대화한다. 이는 약사 AI 교육 설계의 핵심 원칙이다.