인공지능 도구로 교육 자료 환자 친화적으로 개선

새로운 연구에 따르면, 인공지능(AI) 도구는 온라인 환자 교육 자료(PEM)의 가독성을 크게 향상시켜 접근성을 높인 것으로 나타났습니다.

뉴욕대 랭곤 헬스(NYU Langone Health) 연구진이 주도한 이 연구는 미국심장협회(AHA), 미국암협회(ACS), 미국뇌졸중협회(ASA) 웹사이트에서 제공되는 PEM(고위험군 의료정보)의 가독성에 초점을 맞췄습니다. 연구진에 따르면, 이러한 자료는 환자가 자신의 건강 관리에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되지만, 권장 읽기 수준인 6등급을 초과하는 경우가 많아 많은 환자가 이해하기 어려워하는 것으로 나타났습니다.

이 연구를 위해 연구진은 ChatGPT, Gemini, Claude라는 세 가지 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하여 정확도를 떨어뜨리지 않으면서 PEM의 가독성을 최적화했습니다. 이러한 생성 AI 도구는 방대한 인터넷 데이터를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측하여 복잡한 텍스트를 단순화하도록 설계되었습니다. 이러한 다음 단어 예측 기능을 통해 이러한 모델은 지시에 따라 모든 기사를 더 간단한 언어로 다시 작성할 수 있습니다.

4월 10일 의학 인터넷 연구 저널(Journal of Medical Internet Research) 에 온라인으로 게재된 이 연구는 미국 의학협회(AHA), 미국 의학학회(ACS), 미국 의학협회(ASA) 웹사이트에서 무작위로 선정된 60개의 전문의료교육학(PEM) 자료를 대상으로 진행되었습니다. 연구진은 전문의료교육학(LLM) 학생들에게 자료의 가독성 수준을 단순화하도록 했습니다. 그 결과, 원본 가독성 점수는 권장 수준인 6학년 수준보다 상당히 높았으며, 평균 학년 점수는 각각 10.7점, 10점, 9.6점이었습니다.

LLM의 최적화 이후 세 웹사이트 모두에서 가독성 점수가 크게 향상되었습니다. ChatGPT는 가독성을 평균 학년 수준인 7.6점, Gemini는 6.6점, Claude는 5.6점으로 향상시켰습니다. 단어 수도 크게 줄어들어 자료가 더욱 간결해졌습니다.

"저희 연구는 널리 사용되는 대규모 언어 모델이 환자 교육 자료를 더 읽기 쉬운 콘텐츠로 변환할 수 있는 잠재력이 있다는 것을 보여줍니다. 이는 환자의 권한 부여와 더 나은 건강 결과에 필수적입니다."라고 NYU Langone의 변환 및 정보학 의료 책임자이자 이 연구의 수석 저자인 조나 펠드먼 박사가 말했습니다.

"저희의 연구 결과는 이미 환자를 대상으로 작성된 전문가가 작성한 교육 자료조차도 AI 기반 개선을 통해 이점을 얻을 수 있음을 보여줍니다."라고 NYU 그로스먼 롱아일랜드 의과대학 조교수로도 재직 중인 펠드먼은 말했습니다.

연구진은 이 연구가 의료 기관이 AI를 활용하여 임상 소통을 환자 친화적으로 만드는 방법을 보여주는 사례라고 말합니다. 이전 연구에서는 AI 모델이 심장 검사 결과에 대한 환자 중심 설명을 작성하고, 전자 진료 문의에 대한 답변을 작성하고, 복잡한 의료 보고서에 대한 인간 친화적인 요약을 생성하는 역량을 입증했습니다.

"AI가 제공할 수 있는 가능성의 폭은 기술이 미국뿐 아니라 의료 시스템 전반에서 환자 경험을 혁신하는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다."라고 NYU Langone의 최고 의료 정보 책임자이자 연구 공동 저자인 폴 테스타 박사(MD, JD, MPH)가 말했습니다.

"이러한 연구는 단지 이론적인 것이 아닙니다. 효과가 입증된 후, 우리는 AI 도구를 실제로 적용하고 있습니다."라고 NYU 그로스먼 의대의 임상 교수이기도 한 테스타는 말했습니다.

테스타에 따르면, 뉴욕대 랭곤 연구팀은 이미 동일한 AI 도구를 무작위 대조 시험에 사용하고 있습니다. 이 시험에서는 AI가 생성한 환자 친화적인 퇴원 지침 요약을 통합하여 환자의 이해도와 만족도 향상에 미치는 효과를 평가하는 것이 목표입니다. 연구진은 명확하고 접근 가능한 퇴원 지침을 제공함으로써 퇴원 후 더 나은 치료와 원활한 전환을 보장할 수 있음을 보여주고자 합니다.

"무작위 시험을 통해 실제 임상 증거를 생성하는 것은 임상 환경에서 AI 도구의 효과를 검증하는 데 매우 중요합니다."라고 연구 공동 저자이자 뉴욕대 랭곤 병원(브루클린)의 내과 부교수인 조나 자렛스키 박사는 말했습니다. "이러한 접근 방식은 AI가 생성한 문서가 정확할 뿐만 아니라 환자와 그 가족에게 진정으로 유익하도록 보장합니다."라고 뉴욕대 그로스먼 의과대학의 임상 조교수인 자렛스키 박사는 덧붙였습니다.

이 연구는 NYU Langone의 자체 자금 지원으로 진행되었습니다. 펠드먼, 테스타, 자레츠키 외에도 NYU Langone 연구진은 주저자인 존 윌, 공동 저자인 마힌 굽타, 알리샤 다울라스를 포함하여 총 10명의 연구진이 연구에 참여했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/04/250430142611.htm