간호사의 생명윤리 4가지 원칙과 임상 사례

본 내용은 " 생명윤리의 기본 4가지 원칙 중 간호사가 경험하는 생명윤리의 기본원칙과 관련된 실제 사례를 조사하고 자신의 생각을 기술 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.03.19

문서 내 토픽

• 1. 자율성 존중의 원칙

  자율성 존중의 원칙은 개인이 자신의 생각에 따라 선택하고 행동할 권리를 존중하는 윤리원칙이다. COVID-19 상황에서 보건교사는 학생과 교직원에게 백신의 안전성과 위험성에 대한 정확한 정보를 제공하여 자율적 의사결정을 돕되, 집단면역 효과를 위해 백신 접종을 독려해야 하는 상황에서 윤리적 갈등을 경험한다. 개인의 자유로운 선택권과 공중보건의 책무 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요하다.

• 2. 선행의 원칙

  선행의 원칙은 타인의 복지를 위해 적극적으로 도움을 주어야 한다는 의미이다. 정신과 병동에서 환자가 배우자에게 정신분열병 병력을 숨긴 채 결혼한 후 재발하여 입원한 경우, 치료자는 비밀보장의 의무와 배우자의 알 권리, 환자의 장기적 이익 사이에서 갈등한다. 환자와 가족의 이익을 고려하여 정보 공개 여부를 신중하게 판단해야 한다.

• 3. 악행금지의 원칙

  악행금지의 원칙은 타인에게 피해를 주지 않아야 한다는 윤리원칙이다. 약물 임상시험에서 환자가 시험 약물에 반응하지 않아 상태가 악화되고 치료적, 재정적 해를 입는 경우가 발생한다. 임상시험 기간 동안 다른 약물 병용이 제한되어 환자의 고통이 지속되고 입원비가 증가하는 상황에서 악행금지의 원칙 위반이 발생할 수 있다.

• 4. 정의의 원칙

  정의의 원칙은 공정함, 평등함, 적절함을 바탕으로 각자에게 마땅한 몫을 돌려주는 것을 의미한다. 간호사는 모든 환자에게 차별 없이 공평한 간호를 제공해야 하지만, COVID-19 상황에서 감염 위험이 있는 환자를 기피하려는 마음이 들 수 있다. 자신이 감염의 매개체가 되어 가족과 사회에 피해를 줄 수 있다는 불안감 속에서 환자 간호의 의무와 개인의 안전 사이의 딜레마를 경험한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 자율성 존중의 원칙

  자율성 존중의 원칙은 인공지능 윤리의 핵심 기초입니다. 개인의 자유로운 선택과 결정을 존중하는 것은 민주주의 사회의 근본 가치이며, AI 시스템이 인간의 의사결정을 조작하거나 제약해서는 안 됩니다. 특히 개인정보 보호, 투명한 알고리즘 공개, 사용자의 거부권 보장 등이 중요합니다. 다만 자율성 존중이 절대적이지는 않으며, 타인의 권리 침해나 사회적 해악을 초래하는 경우에는 제한될 수 있습니다. AI 개발자와 기업은 사용자에게 충분한 정보를 제공하고 선택의 자유를 보장하면서도, 동시에 사회적 책임을 다해야 합니다.

• 2. 선행의 원칙

  선행의 원칙은 AI가 인류의 복지와 이익을 증진해야 한다는 의무를 강조합니다. 의료, 교육, 환경 보호 등 다양한 분야에서 AI는 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 선행의 정의가 모호할 수 있다는 점이 과제입니다. 누구의 이익을 우선할 것인가, 단기 이익과 장기 이익 중 무엇을 선택할 것인가 등의 문제가 발생합니다. 또한 선행을 추구하는 과정에서 의도하지 않은 부작용이 발생할 수 있습니다. 따라서 선행의 원칙은 다양한 이해관계자의 의견을 수렴하고, 광범위한 영향 평가를 통해 신중하게 적용되어야 합니다.

• 3. 악행금지의 원칙

  악행금지의 원칙은 AI가 의도적으로 해를 끼치지 않아야 한다는 기본적이고 중요한 원칙입니다. 차별, 프라이버시 침해, 오정보 확산, 자동화된 무기 개발 등 AI로 인한 해악을 방지하는 것이 필수적입니다. 이 원칙은 선행의 원칙보다 더 강력한 의무성을 가지며, 최소한의 윤리적 기준입니다. 그러나 실제 적용에서는 '해'의 정의가 주관적일 수 있고, 예측 불가능한 부작용이 발생할 수 있습니다. 또한 AI 시스템의 복잡성으로 인해 모든 악행을 사전에 방지하기 어렵습니다. 따라서 지속적인 모니터링, 감시 체계, 책임 메커니즘이 필요합니다.

• 4. 정의의 원칙

  정의의 원칙은 AI의 이익과 부담이 공정하게 분배되어야 한다는 원칙입니다. 알고리즘 편향으로 인한 차별 방지, 데이터 활용으로 인한 이익의 공정한 배분, AI로 인한 실직 피해자 보호 등이 포함됩니다. 이는 사회적 불평등을 심화시키지 않으면서 AI의 이점을 모두가 누릴 수 있도록 보장하는 것입니다. 그러나 정의의 개념 자체가 문화와 가치관에 따라 다르게 해석될 수 있으며, 상충하는 이익들 사이의 균형을 맞추기 어렵습니다. 또한 글로벌 AI 시대에 국가 간 정의의 기준 차이도 문제입니다. 따라서 다양한 이해관계자가 참여하는 포용적 거버넌스 체계가 필요합니다.