의료과오 민사소송의 주된 쟁점은, 과실, 과실과 손해 사이의 인과관계이다. 진료 상 과실이 증명된 경우 인과관계 추정과 관련하여 종래 대법원 1995. 2. 10. 선고93다52402 판결이 있으나, 위 판결 문언 상 요건을 충족하는 사안은 찾기 어렵고, 그럼에도 실무는 위 판결을 인용하면서 인과관계를 추정하는 경우가 많아 위 판결 문언과 정합성이 없다는 비판이 꾸준히 제기되었다. 대법원은 대상 민사판결에서, 민사소송에서 진료 상 과실이 증명된 경우 인과관계 추정에 관한 법리를 정비하여 새롭게 제시하였다. 이에 의하면, 환자 측이 의료행위 당시 임상의학 분야에서 실천되고 있는 의료수준에서 통상의 의료인에게 요구되는 주의의무의 위반 즉 진료 상 과실로 평가되는 행위의 존재를 증명하고, 그 과실이 환자 측의 손해를 발생시킬 개연성이 있다는 점을 증명한 경우에는, 진료 상 과실과 손해 사이의 인과관계를 추정하여 인과관계 증명책임을 완화한다. 여기서 손해 발생의 개연성은 자연과학적, 의학적 측면에서 의심이 없을 정도로 증명될 필요는 없으나, 해당 과실과 손해 사이의 인과관계를 인정하는 것이 의학적 원리 등에 부합하지 않거나 해당 과실이 손해를 발생시킬 막연한 가능성이 있는 정도에 그치는 경우에는 증명되었다고 볼 수 없다. 한편 진료 상 과실과 손해 사이의 인과관계가 추정되는 경우에도 의료행위를 한 측에서는 환자 측의 손해가 진료 상 과실로 인하여 발생한 것이 아니라는 것을 증명하여 추정을 번복시킬 수 있다. 한편 민사사건과 달리 형사사건에서는 '합리적 의심이 없을 정도의 증명'이 기준이고, 인과관계 추정 법리가 적용되지 않는다. 이에 따라 동일한 의료사고에 관하여 같은 날 동일한 재판부에서 선고된 업무상과실치사 형사사건에서는 진료 상 과실과 사망 사이 인과관계에 대한 증명 부족을 이유로 무죄 취지로 파기환송하였다. 대상 형사판결은, 의료과오 관련 형사 사건에서 '업무상 과실'이 인정되더라도 '인과관계'에 대한 확실한 증명이 부족하면 유죄로 판단하지 말라는 취지의 판결이다.

의료소송에서 의사의 환자에 대한 '설명'이 문제되는 경우는 다양하다. 진단의 초기부터 시작하여 수술 등의 치료과정, 치료를 위해 입원이 필요한 경우, 입원 중과 퇴원 시, 그리고 퇴원 후에 이르기까지 의학적인 설명과 지도가 의사에게 요구된다. 나아가 의료행위로 인하여 발생하게 될 경제적 비용에 대하여도 의사 혹은 의료기관의 고지가 요청되기도 한다. 우리나라 사법부는 이와 같은 의사의 설명에 대하여 진료의 단계 및 의료법 등 관계법령을 고려하여 의료행위에 대한 동의를 구하기 위한 설명과 환자의 요양방법 지도와 관련된 진료상 설명을 구분하여 법리를 전개해 오고 있다. 또한 헌법재판소는 경제적 비용에 관한 설명과 연계된 비급여 비용 고지 제도에 관하여 최근 판단하기도 하였다. 그런데 의사의 설명이 불충분하였다는 것만을 이유로 의사에게 책임을 추궁을 하는 것은 임상현실의 실제 상황과 부합하지 않는 측면이 존재하고, 오히려 의권의 위축을 초래하는 반사적인 불이익이 있을 수 있다. 따라서 의사의 설명은 환자의 자기결정권 보장과 의권 보호라는 양측면에서 살펴보아야 할 필요가 있다.

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

현행 연명의료결정법에 따르면 연명의료를 시행하지 않거나 중단하는 결정은 임종과정에 있는 환자의 의사가 우선적으로 적용된다. 이러한 환자를 대상으로 하는 연명의료의 의사결정은 환자가 의식이 있는 경우에는 환자 본인이 연명의료에 대한 의사를 직접 서면이나 구두로 표시하거나 사전연명의료의향서와 연명의료계획서를 작성하는 것으로 자기결정을 행사할 수 있다. 반면에, 환자가 사전연명의료의향서나 연명의료계획서를 작성하지 않은 경우에는 환자 가족의 진술로 환자의 의사를 확인하거나 환자가족 전원의 동의로 연명의료중단등결정을 할 수 있다. 그러나 가족이 없거나 가족을 알 수 없는 무연고 환자인 경우에는 입원하기 전에 사전연명의료의향서와 연명의료계획서를 작성하지 않은 상태에서 의사표현을 할 수 없는 의학적 상태로 되면 환자의 의사를 알 수가 없어 환자에 대한 연명의료를 지속해야 할지 중단해야 할지에 대한 결정을 해야 하는 상황이 발생한다. 본 연구는 무연고환자의 경우에 연명의료결정을 위한 정책적 방안을 제시하고자 현행법상 무연고 환자에 대한 논의와 방안 검토했다. 첫째로, 성년후견인제도의 적용을 살펴보았지만, 성년후견인은 신체를 침해하는 의료행위에 대한 동의를 대신할 수 있지만 의료행위의 직접적인 결과로 사망할 수 있는 경우에는 가정법원의 허가를 필요로 하기 때문에 임종과정에 있는 급박한 환자에게는 적절한 방안이라고 할 수 없다. 둘째로, 연명의료결정법 제14조에 따라 의료기관윤리위원회에서 무연고 환자에 대한 연명의료중단등결정에 관한 심의에 대해 살펴보았다. 현행법상에서는 의료기관윤리위원회에서 무연고 환자에 대한 연명의료중단등결정을 할 수 없기 때문에, 개정을 통하여 무연고 환자에 대한 연명의료중단등결정에 대한 사항을 동법 제14조에 반영하거나 무연고 환자에 대한 규정을 따로 신설하여 개정하는 것이 필요하다. 또한 의료기관윤리위원회에서 무연고 환자에 대한 결정해야 하지만, 그런 결정을 하는 것에 대해서 해당 의료기관에서 할 수 없다면, 공용윤리위원회에서 무연고환자의 연명의료중단등결정을 할 수 있도록 법률을 개정할 필요가 있다.

상시적 대면진료를 허용하는 것을 내용으로 하는 의료법 개정안이 제21대 국회에서 5건이 발의되었으나 각 개정안마다 중점적으로 다루는 내용에 차이가 있고, 비대면진료에 대한 의료계의 반대 입장, 정치적 상황 등이 맞물려 현재 '계속 심사' 안건으로 계류되어 있는 상태이다. 그러나 비대면진료의 안전성 확보의 첫 단계로서 의료법 개정이 반드시 필요하다는 공감대를 형성하였고, 비대면진료에 대한 정부의 추진 의지가 강한 상황이므로 머지않아 의료법은 개정될 가능성이 높다. 다만, 비대면진료 도입은 환자의 안전성 확보를 최우선으로 하는 방향으로 제도화, 입법 되어야 한다는 관점에서, 비대면진료의 대상 환자는 재진 환자 중심, 대상 질환은 만성질환 중심, 시행기관은 의원급 의료기관 중심, 비대면진료 수단은 최소한 화상시스템으로 제한, 의료인의 법적 책임은 의료인의 통제 범위 밖의 요인에 의한 사고에 대해서는 책임면제, 대면진료 요구권 마련 등의 방향성을 제안하였다. 최소한의 안전성을 확보할 수 있는 기준을 우선 입법하고, 향후 연구와 평가 등을 통해 비대면진료의 범위를 확대하는 것과 같이 단계적으로 접근하는 것이 바람직하다.