건강에 관한 궁금증이 생겼을 때 유튜브를 먼저 찾는 사람이 많다. 접근이 쉽고, 말로 설명해 주며, 진료실보다 부담이 적다. 그만큼 유튜브는 검증되지 않은 정보가 유통되는 경로이기도 하다. 한국지질·동맥경화학회 윤리위원회는 잘못된 건강정보(misinformation)와 의도적 허위정보(disinformation)에 대한 학회 차원의 대응을 논의하는 자리를 마련했고, 필자는 이 자리에서 고지혈증 치료제인 스타틴 관련 유튜브 콘텐츠를 중심으로 발표했다. 이 글은 발표 내용과 준비 자료를 정리한 것이다.
시청자는 왜 보고, 제작자는 왜 올리는가
유튜브 건강정보를 평가하기 전에 두 가지 동기를 구분할 필요가 있다. 시청자 쪽에서는 증상·진단·치료에 대한 즉각적이고 구체적인 답을 찾으려는 욕구가 있다. 진료 전후에 보완적으로 정보를 확인하려는 목적, 같은 처지의 경험담에 대한 수요, 그리고 자기 건강 문제를 스스로 이해하고 결정하고 싶다는 통제감의 욕구가 함께 작용한다. 처방받은 약을 수동적으로 먹기보다 식단을 조절하거나 자신이 고른 방법으로 관리하고 싶어 하는 마음은 자연스러운 것이다.
제작자 쪽의 동기는 더 다양하다. 정확한 정보를 전하려는 공익적 동기, 전문성과 평판을 쌓으려는 동기, 조회수·광고·제품·커뮤니티 유입으로 이어지는 상업적 동기, 그리고 알고리즘에서 주목받기 위한 경쟁이 한 콘텐츠 안에 함께 들어 있는 경우가 많다. 미디어와 건강의 관계를 다룬 사회학 문헌(Seale 2002, 2003)이 지적해 온 것처럼, 매체에서 건강 정보는 오락과 시장의 논리와 분리되지 않는다. 유튜브에서는 생활·예방 수준의 건강정보와 진단·치료·약물에 관한 의학정보의 경계가 흐려지고, 정보와 재미와 주장이 섞인 인포테인먼트 형식으로 소비된다. 시청자가 형식(친근한 오락)과 내용(의학적 주장)을 분리해 받아들이기 어렵다는 점이 문제의 출발점이다.
연구가 보여주는 것
유튜브 건강정보에 대한 연구는 이미 상당히 축적되어 있다. 체계적 문헌고찰은 유튜브 건강정보의 질이 대체로 평균 이하임을 보고한다(Madathil et al. 2015). 순환기 영역만 보아도, 스타틴 관련 온라인·유튜브 정보의 질과 가독성이 낮다는 보고(Kwan et al. 2024), 부정맥 영상의 68%가 저질로 분류되고 의학 배경을 가진 게시자의 영상이 오히려 덜 인기가 있었다는 보고(Luo et al. 2022)가 있다. 오도 영상이 유용한 영상보다 덜 소비되지 않는다는 관찰(Singh et al. 2012), 추천 네트워크 안에서 정확한 정보가 고위험 시청자에게 도달하지 못한다는 분석(Yoon et al. 2022)도 반복된다. 질과 인기도가 함께 가지 않는다는 것이 이 분야의 일관된 결론이다.
이런 연구에서 흔히 쓰는 평가 도구가 JAMA 벤치마크(저자성·출처·공시·최신성), DISCERN(치료 정보의 질), Global Quality Score(전반적 질 5점 척도)다. 세 도구 모두 원래 문자 정보를 위해 만들어졌고, 영상에 적용할 때는 화면의 도표나 어조·편집 같은 비언어적 요소를 잡아내지 못한다는 한계가 있다. 그럼에도 선행연구와 비교하기 위해 표준 도구로 계속 쓰이고 있다.
스타틴 콘텐츠 파일럿에서 관찰한 것
발표에서는 2026년 8~9월에 ‘스타틴’, ‘고지혈증약 효과·부작용·중단’, ‘LDL 콜레스테롤’, ‘오메가3’ 등의 검색어로 수집한 한국어 유튜브 영상 가운데 전사가 가능한 23편을 대상으로 한 파일럿 결과를 소개했다. 평정은 위 세 도구에 내용·오정보 항목(주장의 정확성, 과장, 자의적 약물중단 권유, 비검증 대체요법, 위해 가능성, 상업적 연결)과 제작자 특성, 이해상충(COI) 고지 여부를 더한 코드북에 따라 이루어졌다. 이 단계의 평정은 대규모 언어모형이 수행한 1차 코딩이며, 전문가 평정과의 일치도 검증은 아직 진행 중이다. 아래 수치는 그 전제 위에서 읽어야 한다.
| 제작자 유형 | 편수 | 평균 GQS(1–5) | COI 비고지 | 약물중단 권유 | 비검증 대체요법 |
|---|---|---|---|---|---|
| 전문의·의료 미디어 | 8 | 4.6 | 1 | 0 | 0 |
| AI 시니어·일반 채널 | 5 | 3.4 | 0 | 0 | 0 |
| 일반인·신원미상 | 4 | 3.5 | 1 | 0 | 0 |
| 약사 | 2 | 2.5 | 2 | 1 | 1 |
| 상업 채널 | 1 | 1.0 | 1 | 1 | 1 |
| 치과의사(전공 밖) | 3 | 1.0 | 3 | 0 | 3 |
몇 가지 관찰이 두드러진다. 신뢰도가 낮은 영상은 심혈관 분야가 전공이 아닌 치과의사, 자사 제품을 직접 판매하는 상업 채널, 특정 제품을 다수 추천하는 일부 약사 채널에 집중되어 있었다. 이 영상들에서는 자의적 약물중단이나 검증되지 않은 대체요법의 권유가 함께 나타났고, 자가 클리닉·시술 유도, 공동구매, 제휴로 추정되는 제품 추천 등 이해상충이 있었으나 대부분 고지되지 않았다. 반대로 전문의가 직접 말하거나 의료 미디어가 전문의를 초대한 영상은 오히려 유튜브의 오정보에 대응하는 내용을 담고 있었고, 약을 임의로 끊지 말라는 경고를 반복했으며, 일부는 협찬 관계가 없음을 명시했다. 인공지능 내레이션으로 만들어진 시니어 대상 채널은 제목이 자극적인 경우가 있었으나 내용은 대체로 균형이 잡혀 있었고, 약과 식단의 병행을 강조했다.
또 하나 눈에 띈 것은 제목과 내용의 괴리다. “고지혈증은 병이 아니다”, “의사들이 부작용을 인정하지 않는 이유” 같은 제목을 단 영상의 실제 내용이 스타틴 치료의 근거를 설명하는 균형 잡힌 것인 경우가 있었다. 제목만으로 시청 여부를 결정하는 환경에서는 이런 괴리 자체가 오해를 낳는다.
이 파일럿에는 분명한 한계가 있다. 표본이 23편에 불과하고, 평정이 전문가 확정 전의 1차 코딩이며, 전사 텍스트에 기반해 화면과 비언어적 요소를 반영하지 못했다. 이해상충 판정 중 일부(특정 약제군 소개가 협찬인지 여부 등)는 경계 사례로 남아 있다. 그럼에도 제작자의 특성과 이해상충 고지 여부가 콘텐츠 신뢰도와 함께 움직인다는 경향은 본 연구에서 검증할 가치가 있는 가설로 보인다.
기관은 어떻게 대응하고 있는가
건강 오정보에 대한 대응은 개인의 판별력에만 맡길 문제가 아니라는 인식이 국제적으로 자리 잡고 있다. 미국 공중보건총감은 2021년 권고에서 오정보 대응을 사회 전체의 과제로 규정하고 개인·가족, 보건 전문가와 기관, 기술 플랫폼, 연구·교육기관, 정부의 역할을 각각 제시했다. 플랫폼에 대해서는 추천 알고리즘이 오정보를 증폭하지 않도록 재설계하고, 신뢰할 수 있는 출처를 노출하며, 연구자에게 데이터를 제공하라는 요구가 포함되어 있다. WHO는 인포데믹 관리를 위한 연구 의제를 측정, 신호 탐지, 개입, 회복력 강화, 도구 개발의 다섯 축으로 정리했다(Calleja et al. 2021).
순환기 학회의 대응 사례로는 미국심장협회의 두 과학성명을 들 수 있다. 하나는 영양 오정보의 확산에 대응해 대중적 식이패턴이 협회 식이지침에 얼마나 부합하는지를 평가하고, 임상가와 소비자가 특정 식단을 판단할 수 있는 틀을 제시한 것이다(Gardner et al. 2023). 다른 하나는 공유의사결정에 관한 성명으로, 임상가의 의사소통 교육, 다학제 팀, 환자의 문해 수준에 맞춘 의사결정 보조도구를 전략으로 제시한다(Dennison Himmelfarb et al. 2023).
무엇을 할 수 있는가
시청자의 입장에서 가장 중요한 원칙은 하나다. 유튜브에서 본 내용을 근거로 약을 끊거나 치료를 바꾸지 않는 것이다. 특히 스타틴처럼 효과가 즉시 체감되지 않는 만성질환 약물은 중단의 결과가 늦게, 그러나 크게 나타난다. 걱정되는 내용이 있다면 진료실에서 “유튜브에서 이런 내용을 봤는데 괜찮은가”라고 그대로 묻는 것이 낫다. 이런 질문을 주고받는 과정이 공유의사결정이며, 파일럿에서 관찰한 전문의 영상들도 같은 권고를 하고 있었다.
임상가의 입장에서는 환자가 유튜브에서 어떤 주장을 접했을 가능성을 전제하고 상담을 시작하는 것이 필요하다. 오정보의 유형은 반복된다. 스타틴이 당뇨나 치매를 일으킨다는 주장, 오메가3나 홍국 같은 보조식품이 약을 대신할 수 있다는 주장, 특정 식단이 수치를 정상화한다는 주장이 그것이다. 이런 유형을 미리 알고 있으면 상담에서 선제적으로 다룰 수 있다.
학회 차원에서는 몇 가지 실행 과제를 생각할 수 있다. 학회 명의로 스타틴·오메가3·콜레스테롤에 관한 핵심 메시지를 표준화한 대중용 자료를 만드는 것, 반복되는 오정보 유형을 목록화하고 정기적으로 모니터링하는 것, 회원 전문가가 만드는 콘텐츠를 지원하고 큐레이션하는 것, 그리고 제작자의 자격·이해관계·근거 수준을 표시하는 규범을 제안하는 것이다. 본 연구에서 시도하고 있는 인공지능 보조 평정은 대량의 콘텐츠를 1차 선별하는 도구로 쓰일 수 있을지 검토 중이다.
유튜브는 이미 주요한 건강정보 경로가 되었고, 그 안에는 질 높은 전문가 콘텐츠와 상업적 목적이 섞인 콘텐츠가 함께 있다. 파일럿에서 관찰한 것은 이 둘을 가르는 요인이 제작자가 누구이며 어떤 이해관계를 가지고 있는지, 그리고 그것을 밝히는지와 관련되어 있다는 점이다. 다음 단계는 전문가 평정과 인공지능 평정의 일치도를 검증하고, 이 경향이 더 큰 표본에서 유지되는지 확인하는 일이다.
이 글의 초안은 생성형 AI(Claude, Anthropic)를 활용하여 작성되었다. 작성자가 강연 내용과 발표 자료를 제공하고 구성 방향을 지시하여 초안을 생성하였으며, 이후 작성자가 내용의 사실관계를 확인하고 수정·보완하여 최종안을 확정하였다. 최종 내용에 대한 판단과 책임은 전적으로 작성자에게 있다.
참고문헌
- Seale C. Media and Health. London: Sage; 2002. / Seale C. Health and media: an overview. Sociology of Health & Illness 2003;25(6):513-531.
- Madathil KC, et al. Healthcare information on YouTube: a systematic review. Health Informatics J 2015;21(3):173-94.
- Kwan JY, et al. Assessment of internet-based information on statin therapy. Eur J Cardiovasc Nurs 2024;23(2):115-121.
- Luo C, et al. Does YouTube provide qualified patient education videos about atrial fibrillation? Front Public Health 2022;10:925691.
- Singh AG, Singh S, Singh PP. YouTube for information on rheumatoid arthritis—a wakeup call? J Rheumatol 2012;39(5):899-903.
- Yoon HY, et al. Understanding the social mechanism of cancer misinformation spread on YouTube. J Med Internet Res 2022;24(11):e39571.
- Office of the U.S. Surgeon General. Confronting Health Misinformation. Washington, DC: US HHS; 2021.
- Calleja N, et al. A public health research agenda for managing infodemics. JMIR Infodemiology 2021;1(1):e30979.
- Gardner CD, et al. Popular dietary patterns: alignment with AHA 2021 dietary guidance. Circulation 2023;147(22):1715-1730.
- Dennison Himmelfarb CR, et al. Shared decision-making and cardiovascular health. Circulation 2023;148(11):912-931.
