투자를 시작하기도 전에 승리하는 방법

직접 주식을 고르거나, 전문 포트폴리오 매니저를 선택할 수 있습니다. 쉬워 보일 수도 있습니다. 오늘날의 추세는 최근의 승자들 중에서 고르는 것입니다. 다음을 고려해 보세요. 2013년부터 2024년까지, 상위 10개 미국 주식은 나머지 S&P 500 그룹을 연평균 4.9%라는 엄청난 차이로 능가했습니다. 하지만, 투자의 지뢰밭에 스스로 발을 들이는 것이라면 어떨까요? 특히 과열된 시장에서 패자를 선택했을 때 잠재적인 손해는 어느 정도일까요? 물론, 주식을 고르는 당신의 사촌이 단기적으로는 운이 좋을 수도 있습니다. 하지만 여기에 장기적으로 그가 저조한 성과를 낼 수밖에 없는 이유를 보여주는 아홉 개의 차트가 있습니다. 핵심 요약 성공적인 주식을 고르는 것은 50:50 게임이 아닙니다. 주식 10개 중 6개는 손해를 보는 패자입니다. 나머지 10개 중 3개는 간신히 국채 수익률을 넘는 수준에 머뭅니다. 그렇다면 주식 시장의 막대한 부는 어디에서 온 것일까요? 놀랍게도, 1926년 이후 전체 투자자 자산 증가는 단 4%의 주식이 만들어냈습니다. 최근 승자 주식을 골라야 할까요? 2013년부터 2024년까지, 이 주식들은 시장 대비 4.9% 초과 성과를 보였습니다. 하지만 이것은 예외적인 현상입니다. 역사적으로 볼 때, 상위 10개 주식은 S&P 500의 나머지 주식들에 비해 2.4% 낮은 성과를 기록했습니다. 떠오르는 별을 선택해야 할까요? 수십 배 또는 수백 배의 수익을 내는 주식들이 여기에 있습니다. 하지만 기술 기업의 60%는 70%까지 폭락하며 다시는 회복하지 못합니다. 전문 포트폴리오 매니저를 고용해야 할까요? 그들은 더 숙련되어 있지만, 수수료를 제하고 나면 그들의 성과는 시장을 이기지 못합니다. 네, 시장은 비효율적일 수 있습니다. 하지만 당신은 시장의 비효율성을 이용하는 데 있어 훨씬 더 비효율적입니다. #1 소수 승자가 전부를 차지한다 (A FEW WINNERS TAKE IT ALL) 전체 시장을 지탱하는 것은 단 4%의 주식입니다. 96%의 주식은 아무런 부를 창출하지 못했습니다. 가장 우울한 숫자부터 시작해 볼까요? 2017년, 헨드릭 베셈빈더는 1926년부터 2016년까지 25,300개의 미국 주식 성과를 분석했습니다. 역사적으로 볼 때, 단 4%의 주식 미국에 상장된 약 1,100개 기업만이 장기 투자자에게 순자산의 100%를 창출해 주었습니다. 나머지 주식들은 어땠을까요? 10개 중 6개 (14,600개 기업)는 투자자들의 돈을 잃게 만들었습니다. 다음 10개 중 3개 (9,540개 주식)는 수익률이 매우 낮은 주식이었으며, 총체적으로 앞선 손실들을 상쇄하는 데 그쳤습니다. 결론적으로, 누적 순 기준으로 볼 때, 96%의 주식은 투자자에게 단 하나의 부도 창출하지 못했습니다. 부의 창조자 대 파괴자 승자 집중 현상: 1.2%의 주식이 부(富)의 75%를 창출 승자들은 훨씬 더 집중되어 있습니다. 상위 5개 주식 (전체 상장 주식의 0.02%) – ExxonMobil, Apple, Microsoft, General Electric, 그리고 IBM이 투자자 부의 10.1%를 창출했습니다. 상위 50개 주식 (0.2%) – 부 창출의 39.3%를 차지했습니다. 상위 300개 주식 (1.2%) – 부의 75%를 창출했습니다. 상위 1,200개 주식 (4%) – 순자산의 100%를 설명합니다. 이러한 승자들의 수익률은 너무나 경이로웠기 때문에, 패자들의 자산 파괴(17%)는 이에 비해 미미합니다. (패자들이 1달러를 잃을 때마다, 상위 4%의 승자들은 6달러의 부를 창출했습니다!) 투자자를 위한 부의 창출 비율(1926-2016) 항상 그런 것은 아니겠죠? 단기에서 중기적으로는 그렇지 않습니다. 실제로 대부분의 주식이 인기 지수를 상회하는 수익률을 기록한 기간도 있었습니다. 그렇다면 왜 시장 타이밍을 맞추지 않고 매수 및 보유로 제한할까요? 시장 타이밍에 대한 증거를 살펴보기 전에 먼저 전체 시장을 끌어올리는 탁월한 수익을 창출하는 소수의 종목을 고를 수 있는지 살펴봅시다. #2 어제의 승자가 내일의 승자가 아닐 수 있다 역대급 승자를 고르기란 어렵습니다. 승자는 끊임없이 바뀝니다. 짐작하셨겠지만, 복리가 막대한 수익률에 큰 역할을 합니다. 하지만 장기적으로 볼 때, 어제의 승자 중 소수만이 시간이 지나면서 의미 있게 복리 성장을 지속합니다. 아래 순위 애니메이션은 S&P 500 지수 내 개별 주식의 상대적 시가총액을 보여주며, 첫 번째 연구에서 언급된 상위 5개 승자의 로고가 나타나 ...

시간: 궁극적인 무기 집의 가치가 인플레이션율을 겨우 따라가는 수준임에도 불구하고, 왜 대부분의 사람들은 집을 산 것이 최고의 투자였다고 말할까요? 시간 때문입니다. 집을 사는 것은 단기적인 이익을 내기보다는 가족을 양육하고 보호할 장소를 사는 것에 가깝습니다. 집값이 오르는 것은 보통 집을 팔아야 할 때가 되어서야 걱정거리가 됩니다. 따라서 사람들은 평균적으로 12~13년이라는 긴 기간 동안 집을 소유합니다. 긴 시간 동안 집의 가치가 성장하도록 허용하는 것(심지어 낮은 비율로라도)은 모기지(주택담보대출)를 갚아나가는 것과 결합되어 주택 자산(equity)에 큰 이득을 가져다줍니다. 현금 흐름이 플러스인 사업을 소유하는 것은 그 사업이 소유주에게 돈을 지불한다는 점에서 집을 소유하는 것보다 더 나은 투자라고 주장할 수 있습니다. 집을 소유하는 것과 마찬가지로, 잉여 현금 흐름을 창출하는 사업이 성장할 수 있는 시간을 더 많이 줄수록, 그 투자는 더욱더 좋아질 것입니다. 하지만 사람들은 그렇게 하지 않고 있습니다. 투자에 대한 우리의 짧은 시야 모건 하우젤(Morgan Housel)의 How to Ruin Your Life에서 발췌한 내용입니다. 1940년에 50세의 기대 수명은 21.9년이었고, 평균 주식 보유 기간은 약 7년이었습니다. 2010년이 되자 50세의 기대 수명은 29.6년으로 늘어났지만, 평균 주식 보유 ...

오늘날, 저는 기업 구매 가치를 평가하는 데 경영진을 아는 것이 결정적이라고 주장하는 투자자들을 점점 더 많이 보고 있습니다. 어떤 이들은 심지어 소형주 CEO들을 인터뷰했다고 자랑하며, 이러한 대화가 시장보다 우위를 점하게 해준다고 확신합니다. 저는 이것이 큰 실수라고 생각합니다. CEO들은 대부분의 경우 뛰어난 영업사원입니다. 그들과 이야기하는 것은 도움이 되지 않을 뿐 아니라, 오히려 투자 결정의 질을 해칠 수 있습니다. 가장 큰 위험은 회사를 가장 좋게 보이도록 만드는 것이 주 업무인 사람에게 설득당하는 것입니다. 이러한 인터뷰를 바탕으로 투자 근거를 구축하는 서브스택 작가들은 자신과 독자 모두를 오도할 위험이 있습니다. 진실은 우리가 양질의 기업을 찾을 때, 경영진의 탁월함에 의존하는 비즈니스를 원하지 않는다는 것입니다. 오히려...

10배 주식은 훌륭합니다 - 찾을 수 있다면, 포지션을 잡고, 깊은 하락을 통해 보유하고, 라운드 트립을 피하십시오. 10루타 종목, 즉 10배의 수익률을 안겨준 주식을 찾는 것은 많은 투자자들의 목표입니다. 이러한 유형의 주식은 정말 드물지만, 하나만 찾아도 순자산을 확실히 늘릴 수 있으며, 엄청난 '거리의 평판(street cred)'을 얻을 수 있습니다. 저의 최근 기사, '10배 마이크로캡과 멀티배거 - 무엇이 진정으로 높은 수익을 이끄는가?(10X Microcaps and Multibaggers – What Really Drives High Returns?)'에서 저는 역사적으로 주식에서 10배의 수익을 이끌어낸 몇 가지 요인들을 공유했습니다. 하지만 10루타 주식에는 헤드라인을 장식하는 높은 수익률에 가려지는 많은 중요한 측면들이 있습니다. 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다: 10루타 주식은 희귀합니다 포지션 규모 조정(Position sizing) 시간 및 기회비용(Time and opportunity cost) 하락폭 및 왕복 종목(Drawdowns and Round trippers) 10루타 주식 대 10루타 포트폴리오(10X stocks vs. the 10X portfolio) 10루타 종목 – 희귀한 품종 (10-Baggers – A Rare Breed) 10루타 주식을 찾을 확률은 얼마나 될까요? 오늘날 주식의 5년 수익률을 보고 얼마나 많은 종목이 멀티배거(multi-bagger) 지위에 올랐는지 살펴보겠습니다. 소스: Portfolio123 데이터, 저자 표. 주식은 미국 주요 상장 종목에 한하며, (5년 전) 최소 주가는 $0.10입니다. 5년 이내의 더 짧은 기간 동안의 모든 멀티배거를 포함하지 않을 수 있습니다. 따라서 약 1%의 주식만이 5년 만에 10배의 수익을 올렸습니다. 10루타 주식을 실제로 움직이는 특정 요인들이 있지만(지난 글에서 우리는 수익 성장의 중요성을 보았습니다), 1%는 여전히 찾기 어려운 아주 작은 비율입니다. 저는 종종 '소규모 멀티배거'를 찾는 것을 옹호합니다. 이 역시 찾기 어렵긴 하지만, 찾기 힘든 10루타 이상의 주식보다 그 확률은 훨씬 높으며, 여러 개의 멀티배거 수익이 빠르게 복리 효과를 낼 수 있습니다. 반면에, 25루타와 40루타 주식은 점점 더 희귀해집니다. 40루타 주식을 찾을 확률은 4,263개 중 1개, 즉 0.02%였습니다. 10루타 종목 포지션 규모 조정 (10X Position Sizing) 말할 필요도 없이, 초기 가치 대비 10배의 수익을 올린 주식을 찾는 것은 수익률이 희귀할 뿐만 아니라 금전적 이득 면에서도 뛰어납니다. $1를 $10로 바꾸는 것은 전체 자산을 크게 늘리는 데 확실히 도움이 될 수 있습니다. 하지만 10루타 주식의 실제 금전적 이득은 두 가지 요인에 따라 크게 달라질 수 있습니다. a) 수익률, 그리고 b) 포지션 규모 조정 (position sizing) 예시를 위해, 한 투자자가 결국 10배의 수익을 올린 주식에 전액 투자했다면, 그의 포트폴리오 역시 10배가 되었을 것입니다. 하지만 우리는 이런 일이 일어날 확률이 극히 희박하며 (실제로 10루타를 달성하는 주식의 수를 고려할 때), 이러한 집중 투자는 극도로 위험하다는 데 모두 동의할 수 있습니다. 아무리 많은 근본적인 분석을 했다 하더라도, 우리가 통제할 수 없는 너무나 많은 요인들이 존재하기 때문입니다. 이제 한 투자자가 포트폴리오에 10개의 포지션을 가지고 있고(초기 동일 비중), 운 좋게 10루타 주식 하나를 찾는다고 가정해 봅시다. 단순하게 하기 위해, 나머지 9개 포지션의 성과는 거의 비슷하며 순수익률이 0이라고 가정합니다(이에 대해서는 아래에서 더 자세히 설명). 이 경우, 10루타 주식은 포트폴리오를 1.9배만 증가시켰을 ...

2017년, 다부진 체격과 대머리를 가진 30대 소프트웨어 엔지니어 매튜 윌리엄스는 샌프란시스코 언덕에서 긴 자전거 라이딩을 했습니다. 그 후, 친구들과 저녁 식사 자리에서 햄버거, 감자튀김, 밀크셰이크를 주문했습니다. 식사 도중 너무 배가 불러서 누군가에게 차로 집에 데려다 달라고 부탁해야 했습니다. 그날 밤, 윌리엄스는 복부에 극심한 통증을 느끼며 잠에서 깼고 맹장염이 아닌지 걱정했습니다. 그는 인근 응급 클리닉으로 갔고, 의사들은 아마 변비일 것이라고 말했습니다. 그들은 그에게 변비약을 주고 집으로 돌려보냈습니다. 몇 시간 후, 윌리엄스의 통증은 더욱 심해졌습니다. 그는 구토를 했고 위가 터질 것 같은 느낌이 들었습니다. 친구가 그를 병원으로 데려갔고, CT 촬영 결과 맹장 꼬임(cecal volvulus)이 발견되었습니다. 이것은 장의 일부가 스스로 꼬여 소화관을 막는 응급 상황입니다. 이전 의료진은 이 상태를 놓쳤고, 변비약을 주어 상태를 악화시켰을 수도 있었습니다. 윌리엄스는 수술실로 급히 옮겨졌고, 외과의들은 그의 장 약 6피트(약 1.8미터)를 제거했습니다. 수술에서 회복한 후, 윌리엄스는 음식을 먹을 때마다 거의 매번 심한 설사를 겪기 시작했습니다. 의사들은 그의 장이 회복할 시간이 필요하다고 말했습니다. 그는 "밖에 나갈 수 없을 정도로 상태가 심해졌어요. 음식을 먹기만 하면 계속 아팠거든요"라고 말했습니다. 그 후 몇 년 동안 윌리엄스는 총 8명의 영양사와 위장병 전문의를 만났지만, 아무도 그의 증상의 원인을 정확히 찾아내지 못했습니다. "의사들은 가끔 '죽어가고 있지 않나요? 그럼 됐습니다, 다음에 오세요'라는 식이었어요"라고 그는 말했습니다. 윌리엄스는 식단을 거의 달걀, 쌀, 사과 소스, 사워도우 빵으로 제한했습니다. 그는 저에게 "음식을 더 이상 먹을 수 없게 되면, 음식이라는 게 사회적, 문화적으로 얼마나 삶의 중요한 부분인지 깨닫게 돼요"라고 말했습니다. "데이트를 할 때 모짜렐라 스틱을 왜 못 먹는지 설명하는 게 어색해요. 음식이 밋밋해지면, 삶도 밋밋해지죠." 2023년, 윌리엄스는 문득 자신의 병력을 ChatGPT에 입력했습니다. "저는 회장의 대부분과 맹장 판막을 잃었습니다. 왜 다음 음식들이 위장 장애를 일으킬 수 있을까요?"라고 입력한 후, 자신에게 가장 큰 고통을 주었던 음식들을 나열했습니다. 몇 초 만에 AI는 그의 증상에 대한 세 가지 잠재적 원인(지방이 많은 음식, 발효성 섬유질, 옥살산염이 많이 함유된 음식)을 지목했습니다. 옥살산염은 녹색 채소와 다양한 다른 음식에서 발견되는 화합물로, 원래 윌리엄스가 잃어버린 위장관의 일부에서 분해되는 물질이었습니다. 그는 의사들로부터도 들어본 적 없던 이 물질에 대해 처음 알게 되었습니다. 그는 AI에게 옥살산염이 많이 함유된 음식 목록을 요청했고, 결과에 충격을 받았습니다. "제가 가장 괴로워했던 모든 음식들이 나열되어 있었어요"라고 그는 말했습니다. 시금치, 아몬드, 초콜릿, 콩을 포함한 십여 가지가 넘는 음식들이었습니다. "마치 AI가 저를 따라다니면서 메모를 한 것 같았어요." 윌리엄스는 이 정보를 영양사에게 가져갔고, 영양사는 옥살산염 함량에 기반한 식단을 짜주었습니다. 그의 증상은 호전되었고, 식단은 더욱 다양해졌습니다. 이제 윌리엄스는 항상 가까운 화장실의 위치를 알아둘 필요가 없습니다. "제 삶을 되찾았어요"라고 그는 말했습니다. 의학 훈련 시절, 저는 지식과 직감의 연금술을 통해 항상 사건 해결의 단서(환자의 특이한 손톱 모양, 수십 년 전의 직업병, 간과된 혈액 검사 등)를 찾아내는 선배 의사들을 존경했습니다. 이 의사들의 머릿속에서는 어떤 알고리즘이 돌아가고 있었을까요? 저도 제 머리에 그 알고리즘을 입력할 수 있을까요? 하지만 미래에는 진단이 점점 더 컴퓨터 과학의 영역이 될 수 있습니다. 설문조사에 따르면 많은 사람들이 전문가가 내린 진단보다 AI 진단을 더 신뢰하는 것으로 나타났습니다. 한편, 미국에서만 매년 수십만 명의 사람들이 오진으로 인해 장애를 겪고 있으며, 부검 연구에 따르면 오진이 사망 원인의 10분의 1을 차지할 수도 있다고 합니다. 만약 윌리엄스가 첫 진단을 무시하지 않았다면, 그들 중 한 명이 되었을 수도 있습니다. "저는 의사보다 AI를 더 신뢰합니다"라고 그는 말했습니다. "저만 그렇게 생각하는 건 아닐 거예요." 1900년대 초, 매사추세츠 종합병원의 의사 리처드 캐벗은 연수생들을 위해 임상 추론을 시연하는 세미나를 열기 시작했습니다. 숙련된 의사에게 이전 환자의 기록이 주어지면, 그는 그 사례에 대해 더 자세한 정보를 탐색했습니다. 환자가 실제 입원했을 때 얻을 수 있었던 정보라면 제공되었습니다. 점진적으로 의사는 진단에 접근했고, 그 진단은 병리학자들이 부검 등을 통해 최종적으로 내린 결론과 비교될 수 있었습니다. 임상병리 컨퍼런스, 즉 C.P.C.(Clinicopathological conferences)로 알려지게 된 이 컨퍼런스는 매우 인기를 얻어 <뉴잉글랜드 의학 저널>이 1세기 이상 그 기록을 게재하고 있습니다. 이 컨퍼런스는 진단적 추론의 황금률을 보여줍니다. C.P.C.를 해결할 수 있다면 거의 모든 사례를 해결할 수 있습니다. C.P.C.는 또한 기계에 의학을 가르치려는 많은 노력에 영감을 주었습니다. 1950년대 후반, 한 컴퓨터 과학자와 방사선 전문의는 증상과 질병별로 사례를 분류했습니다. 그들은 컴퓨터 프로그램이 논리학 및 게임 이론과 같은 수학적 도구를 사용하여 사례를 분석할 수 있다고 제안했습니다. "컴퓨터는 의사가 임상 정보를 수집하고 처리하며, 그가 놓쳤을 수도 있는 진단을 상기시키는 데 특히 적합하다"라고 그들은 획기적인 <사이언스> 논문에 썼습니다. 1970년대에는 피츠버그 대학의 한 컴퓨터 과학자가 뛰어난 위장병 전문의 잭 마이어스와의 일련의 대화를 바탕으로 INTERNIST-1이라는 프로그램을 개발했습니다. (마이어스는 의사 시험에서 수많은 신입 의사들을 떨어뜨렸기 때문에 '블랙 잭'으로 불렸습니다.) 마이어스는 자신이 어떻게 추론하는지 보여주기 위해 "상당수의" C.P.C.를 선택했습니다. INTERNIST-1은 결국 다양한 사례에서 일부 의사들만큼의 성과를 보였습니다. 하지만 사례의 세부 사항을 컴퓨터에 일일이 입력해야 했기 때문에 각 분석에 한 시간이 넘게 걸릴 수 있었습니다. 연구자들은 "현재 형태의 프로그램은 임상 적용에 충분히 신뢰할 수 없다"고 결론지었습니다. 그러고 나서 대규모 언어 모델이 등장했습니다. 작년에 하버드 대학교의 컴퓨터 과학자 아르준 만라이(Arjun Manrai)와 이 대학의 새로운 '의학 AI' 프로그램 박사 과정 학생인 토마스 버클리(Thomas Buckley)는 거의 모든 C.P.C.를 해결할 수 있는 교육 및 연구 도구 개발에 착수했습니다. 이 도구는 문헌을 인용하고, 추론 과정을 설명하며, 의사가 어려운 사례를 해결하도록 돕는 역할을 수행해야 했습니다. 만라이와 버클리는 복잡한 문제를 중간 단계로 나누어 해결한 후 답변을 내놓는 OpenAI의 고급 '추론 모델'인 o3의 맞춤형 버전을 개발했습니다. '검색 증강 생성(RAG, retrieval-augmented generation)'이라는 프로세스는 AI가 답변을 만들기 전에 외부 소스에서 데이터를 가져옵니다. 이 모델은 마치 학생이 기억에 의존해 글을 쓰는 대신 교과서를 참고해 논문을 작성하는 것과 비슷합니다. 그들은 C.P.C.의 창시자를 기리기 위해 이 AI의 이름을 CaBot이라고 지었습니다. 지난 7월, 저는 하버드 의과대학의 카운트웨이 도서관으로 가서 CaBot과 숙련된 진단 전문의의 대결을 직접 보았습니다. 이 행사는 1997년 체스 그랜드 마스터 개리 카스파로프와 그를 이긴 IBM 슈퍼컴퓨터 딥 블루 간의 대결을 떠올리게 했습니다. 저는 머리에 쇠막대가 관통하는 폭발 사고를 겪고도 살아남아 유명해진 환자 피니어스 게이지의 두개골 옆을 지나 대규모 회의실에 도착했습니다. 그곳에는 수십 명의 학생, 의사, 연구자들이 모여 들뜬 목소리로 이야기를 나누고 있었습니다. 저와 같은 레지던트 동기였던 매사추세츠 종합병원의 내과 의사 다니엘 레스트레포(Daniel Restrepo)가 CaBot과 겨루게 되었습니다. 저는 레스트레포를 진단 추론을 올림픽 경기처럼 여기는 사람으로 기억합니다. 저는 야간 근무 중 잠을 잘 때 그는 교과서를 읽었고, 환자의 소변 샘플을 직접 확인하기 위해 연구실로 달려가는 일이 다반사였습니다. 짧은 검은 머리를 한 온화한 인상의 만라이는 예전에 도서관 서가들이 있었던 카운트웨이 도서관의 한 층에서 일합니다. 지금 그곳은 컴퓨터들로 가득 차 있습니다. 그는 그날의 사례를 소개했습니다. "오늘 우리는 캐봇 박사를 만나러 왔습니다"라고 그는 말했습니다. 만라이는 41세 남성 환자에 대해 설명했습니다. 이 환자는 약 10일 동안 열, 몸살, 발목 부종을 겪은 후 병원에 왔습니다. 그는 정강이에 통증성 발진이 있었고 두 번이나 실신했습니다. 몇 달 전, 의사들은 그의 심장에 스텐트를 삽입했습니다. CT 촬영 결과 폐 결절과 가슴에 림프절 비대가 발견되었습니다. 교수님 같은 안경을 쓰고 짙은 색 정장을 입은 레스트레포가 먼저 발표했습니다. 그는 진단을 위한 첫걸음은 문제를 정의하는 것이라고 말했습니다. "문제를 명확하고 간결한 진술로 정리하면, 뇌가 훨씬 쉽게 그 문제를 해결할 수 있을 겁니다." 그는 세 가지 질문을 강조했습니다. 환자는 누구인가? 상태가 얼마나 빨리 발생했는가? 그리고 어떤 증상들이 하나의 증후군을 구성하는가? 어떤 증상들은 서로 연관되어 있고, 다른 것들은 주의를 분산시키는 것일 수 있다는 것입니다. 그는 청중에게 "다른 모든 데이터를 얻었음에도 불구하고, 제가 중요하다고 생각하는 것은 바로 이것입니다"라고 말하며 4가지 핵심 증상을 벤 다이어그램으로 보여주었습니다. 이 증상들은 그를 림프종, 감염, 자가면역 질환이라는 세 가지 진단 범주로 이끌었습니다. 그 남성의 증상은 림프종이라기엔 너무 빠르게 발생했습니다. "속도, 속도, 속도가 중요합니다!"라고 레스트레포는 말했습니다. 특이한 감염은 가능성이 낮아 보였습니다. 남성은 미국에서 태어났고, 면역 저하 상태가 아니었으며, 위험 지역을 방문한 것으로 알려지지 않았습니다. 또한 감염으로는 그의 관절 통증을 설명할 수 없었습니다. 레스트레포는 마침내 "발열, 관절염, 폐문 림프절병증, 그리고 하지 발진을 동시에 유발하는 것을 제가 무엇을 알고 있나요?"라고 말했습니다. "뢰프그렌 증후군(Löfgren syndrome)입니다." 뢰프그렌 증후군은 염증성 질환인 사르코이드증의 드문 형태입니다. 우리는 그 남성이 병원에서 염증을 억제하는 스테로이드를 투여받았고, 상태가 호전되었다는 것을 알게 되었습니다. 이는 진단이 옳았음을 시사했습니다. 청중들은 박수를 보냈습니다. 만라이가 다시 연단으로 돌아왔습니다. 그는 미소를 지으며 레스트레포는 발표를 준비하는 데 6주가 주어졌지만, "캐봇 박사는 6분을 받았습니다"라고 설명했습니다. AI가 생성한 슬라이드가 화면에 나타났습니다. 제목은 "발목, 림프절, 실신이 만날 때"였습니다. 만라이는 '재생'을 누르고 자리에 앉았습니다. 따뜻하고 ...