인도 정부는 의사들의 악필 문제를 해결하기 위해 법원으로부터 교육과정 개선 지시를 받았다. 최근 인도 펀자브-하리아나 고등법원은 의대 교육과정에 손글씨 교습을 포함하고, 2년 이내에 전국 병원에 디지털 처방전 시스템을 도입하라는 지시를 내렸다. 법원은 의료 보고서와 처방전이 불분명하여 환자 안전을 위협하고, 법적 분쟁에서 혼란을 초래한다고 강조했다.
법원의 발표에 따르면, 의사의 손글씨가 알아보기 어려운 사례가 빈번하여, 심지어 사법기관에서도 내용을 해독하지 못하는 경우가 발생하고 있다고 지적했다. 담당 판사는 "공공의 기본권으로서 읽을 수 있는 처방전이 보장되어야 한다"며, 의사들은 명확하게 글을 써야 한다고 강조했다. 그는 "디지털 시대에 여전히 약사만이 이해할 수 있는 처방전을 작성하는 것은 충격적이며, 법원의 양심을 흔드는 사례들이 많다"고 비난했다.
이번 조처는 인도 안에서도 공감을 얻고 있다. 오디샤 주 고등법원은 과거에 지그재그 형태로 작성된 의료 보고서가 이해 불가능하다고 문제를 제기한 바 있다. 인도 의사협회(IMA)도 이번 개선 조치에 긍정적인 반응을 나타내며, 의사들에게 명확한 글씨로 처방전을 작성하라고 권장하고 있다. 그러나 의사들은 대개 매우 바쁜 상황에서 진료를 진행해야 하므로 정부 병원에서는 실행에 어려움이 따른다고 지적했다.
의사의 악필 문제는 인도에만 국한되지 않는다. 1999년 미국에서는 의사의 악필로 인해 약 7,000명이 사망한 사건이 발생한 바 있다. 당시 텍사스주 법원은 한 의사가 심각한 악필로 쓴 처방전 때문에 약사가 잘못된 약품을 조제하여 환자가 심장마비로 사망한 사건에 대해 의사에게 책임을 물어 수십만 달러를 배상하게 했다. 또한, 2019년 영국 스코틀랜드에서는 안구건조증 치료제 대신 발기부전 연고가 처방되는 사고가 발생해 의사의 필기 문제의 심각성을 일깨운 사례로 남았다.
이외에도 2022년에는 구글이 의사 필기를 해독하는 데 특화된 인공지능(AI) 모델을 개발 중이라는 소식이 전해졌다. 이 AI는 손글씨로 작성된 처방전에서 의약품 이름을 정확히 검출해 강조해주는 기능을 통해 의료 문서의 디지털화에 기여할 예정이다.
이러한 흐름 속에서 인도의 법원 결정은 의료 시스템 내에서 손글씨 문제의 해결을 위한 중요한 변화를 이끌어낼 가능성이 높다. 손글씨에 대한 교육 강화를 통해 의사와 환자, 약사 간의 의사소통을 개선하고, 더 나아가 공공의 안전을 증진시키는 방향으로 나아가는 것이 필요하다.
인도 법원, 의대 교육에 손글씨 교습 포함 명령…의사 악필 문제 해결 나선다

같은 코너에서 더 읽기
중국 대학 학과 30% 재편, AI 인재 잔류율은 한국보다 낮다
중국은 2026~2030년 쌍일류 명문대 학부 정원을 10만명 이상 늘리고, 앞선 5년 동안 전공의 30% 이상을 바꿔 AI·반도체 인력을 키우고 있다. 그런데 AI 연구자 잔류율은 중국 69%로 한국 77%보다 낮고, 인재 순유입은 여전히 미국 쪽이다. 이번 증원은 인력을 더 만드는 일인 동시에 새는 구멍을 메우는 작업으로 볼 수 있다.
아마존 데카르트 70억달러 인수 논의, 앤트로픽이 실사 뒤 놓은 회사
아마존이 월드 모델 스타트업 데카르트를 70억달러(약 9조4천억원)에 인수하는 방안을 논의 중이다. 이 회사는 앤트로픽이 8월 60억달러에 검토하다 9월 실사 뒤 접은 곳이다. 아마존이 더 비싼 값을 부르는 이유는 가상환경 모델보다 자체 AI 칩 트레이니엄3를 더 효율적으로 돌릴 추론 기술에 있는 것으로 보인다.
미국 관세환급, 위법 판결이 나도 기업이 직접 신청해야 돈이 나온다
코트라 1대1 컨설팅을 거쳐 미국 관세환급을 신청한 기업은 54곳이고 48곳이 5천244만달러를 돌려받았다. 그러나 DDP 방식으로 미국 관세를 직접 낸 한국 기업은 6천여개로 추산된다. 환급은 기업이 미국 세관 시스템에 직접 신청해야 나오는 돈이라, 신청하지 않은 기업의 몫은 그대로 남아 있다.
마이크로소프트(MS) AI 비상 브레이크, 앤트로픽 모델은 약 40% OpenAI는 약 6% 선을 넘었다
사티아 나델라 마이크로소프트(MS) CEO는 첨단 AI를 권한 많은 직원처럼 다루고, 통제 장치를 모델 밖에 두며, 사람이 언제든 작업을 멈출 수 있어야 한다고 제안했다. 영국 시험에서 한 모델은 43번 시도 중 17건, 다른 모델은 35번 중 2건의 미승인 행동을 보였다. 투자자가 볼 지점은 AI 경쟁의 기준이 성능에서 '멈출 수 있는가'로 넓어지고 있다는 것이다.