쟁점1: AI가 내리는 처방이나 치료는 빠르고 정확하다. 

-타당성: 의사들은 뇌졸중 환자가 도착하더라도 빠르게 대응하기가 어렵고 오진 위험도 크다. 하지만 인공지능이 뇌졸중 예후를 예측해 본 결과 정확성은 전문가가 분석한 결과보다 더 정확했다. 이는 실제 사례이기에 주장을 뒷받침해준다.

-공정성: 인공지능의 정확성과 신속성은 공식적인 대결로 통해 증명된 공정한 결과이자 정확한 정보이다. 반면에 인공지능의 부정확성과 오진을 알리는 뉴스와 실제 사례들도 많기 때문에 찬성 측과 반대 측에서 모두 기회를 주는 근거이자 가치 중립적인 쟁점이다. 

- 신뢰성: 인공지능이 분석한 뇌졸중 예후 예측 결과 뇌졸중 전문가들이 내놓은 결과보다 22% 더 정확성이 높았고 분석 시간도 30분 이상 차이가 났다. 이는 세계 뇌졸중 전문가들과 함께한 공식적인 대결이므로 신뢰할 수 있는 결과이고 주장에 신뢰성을 더해준다.  

쟁점2: 인공지능은 의료 인력의 자리를 위협하지 않는다.

-타당성: '제약 바이오'는 AI를 통해 전 세계적 위기 수준인 인력 부족을 해결할 수 있다고 밝혔다. 이 근거를 통해 인공지능은 의료 분야에서의 일자리 부족이라는 결과를 초래하지 않는다는 주장을 합리적으로 이끌어낼 수 있다. 

-공정성: AI 기술은 현재 의료 분야에서 흉부 X-ray 폐 영상 분석,대장암과 유방암의 검출 보조 솔루션 등에서 활발하게 활용되고 있다. 이는 의사나 간호사의 역할을 완전히 대체하는 게 아닌 어디 까지나 보조 해주는 역할이다. 하지만 인공지능이 일자리를 위협한다는 전문가들의 예건이 나오고 있고 사라질 직업으로 의사가 언급되기도 한다는 점에서 가치 중립적이다.

-신뢰성: 고용 노동부와 한국 직업능력연구원은 앞으로 5년 간 빅데이터, 인공지능 등 신기술 인력이 6만 명 부족할 것이라고 발표하였다. 이는 의료 분야에서 인공지능이 쓰인다고 하더라도 직업이 축소되지 않고 오히려 일자리가 늘어날 것이라는 근거를 뒷받침해준다. 또한 신뢰할 수 있는 기관에서 발췌 했기에 신빙성을 높여준다. 

쟁점3: 의료 분야에 인공지능을 도입하는 것은 오히려 윤리적 문제들을 줄여준다.

-타당성: AI는 방대한 데이터들을 기반으로 환자 개인에게 가장 적합하고 효율적인 진단을 내려준다. 이러한 인공지능의 진단은 환자의 자율성과 선택권을 보장해주기에 윤리적 사회에 이바지한다. 이는 주장을 뒷받침해주는 근거이다.

-공정성: AI는 주관적 판단을 배제하고 익명화, 암호화 등을 통해 환자의 개인정보를 강화 시킨다. 이러한 방법들도 환자들이 인권을 보호하는 AI의 면모는 도덕적 의료 혁신을 이끌어갈 수 있으며 도리에 맞다. 그러나 인공지능 도입에서 가장 많이 대두 되는 문제는 윤리적, 도덕적 문제로, 찬성 측과 반대 측 양쪽이 의견을 낼 수 있는 가치 중립적인 쟁점이다.

-신뢰성: 구글 헬스의 AI 피부암 진단 모델은 환자의 성별이나 인종에 관계없이 최대한 공정한 진단을 내렸다. AI는 객관성을 통해 차별 없는 진단을 내려 윤리적 기여를 한다. 이러한 사례는 구글 헬스에서 발표한 사례로 주장에 신뢰성을 높이는 데 도움을 준다.