의료에서의 AI: 임상 연구에서의 혁신, 효율성 및 격차
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인공지능(AI)은 특히 임상 연구에서 의료를 혁신하고 있습니다. 그러나 임상 환경에서 AI의 구현은 데이터, 알고리즘, 참가자, 기술 접근성의 차이로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 체계적인 검토 결과 159개의 AI 구동 임상 연구가 확인되었으며, 주로 미국과 중국에서 북미, 유럽, 동아시아에서 수행되었습니다. 고소득 국가에서 가장 많은 연구가 진행되었고, 상위 중소득 국가가 뒤를 이었습니다. 연구 대상자 간 성별 불균형이 관찰되었으며, 성별이 동등한 연구는 소수에 불과했습니다. 이러한 격차를 해결하기 위한 이니셔티브로는 다양한 연구자와 성 균형을 맞춘 연구 설계를 포함하는 것입니다. 또한, 국제 다중 센터 연구를 장려하고 중하위 소득 및 저소득 국가가 직면한 문제를 고려하는 것도 중요합니다. 궁극적으로 건강 형평성을 달성하는 것이 의료에서 AI의 지속 가능한 적용을 위해 필수적입니다.의료 분야에서 인공지능(AI)은 임상 연구의 혁신을 주도하고 연구의 효율성을 향상시키고 있습니다. 그러나 임상 현장에서의 실제 사용은 제한적이며, 데이터와 알고리즘, 참가자, 기술 접근성 등을 포함한 AI 활용 연구에서 격차가 존재합니다. 체계적인 검토 결과 159개의 AI 활용 연구가 확인되었으며, 대부분은 북미, 유럽, 동아시아에서 수행되었습니다. 대부분의 연구는 고소득 국가에서 진행되었으며, 저소득 국가의 대표성은 제한적이었습니다.
연구 대상자 중 성별 격차도 발견되었습니다. 성별이 동등한 연구는 소수에 불과했습니다. 이러한 격차를 해결하기 위해 다양한 연구자와 성 균형을 맞춘 참가자를 AI 활용 연구에 참여시키고, 국제 협력을 장려하는 것이 중요합니다. 이는 의료에서 AI의 공평하고 효과적인 사용을 촉진할 것입니다.
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