AI와 의료 지식 탐색(AI 문고)

빠른 탐색과 엄밀한 검증 사이, AI 근거 종합의 새 기준
의료 연구에서 AI를 어떻게 써야 하는가를 체계적 문헌 고찰과 근거 종합의 관점에서 묻는다. 알츠하이머병 신약을 둘러싼 근거 해석 논란은 같은 임상시험 자료를 두고도 어떤 연구를 포함하고, 어떤 방식으로 종합하며, 어떻게 해석하느냐에 따라 결론이 달라질 수 있음을 보여 준다. 의료 의사 결정의 신뢰성은 개별 논문의 숫자가 아니라 근거를 모으고 평가하고 해석하는 절차의 엄밀성에 달려 있다.
이 책은 AI가 그 절차를 대체한다고 말하지 않는다. AI는 방대한 문헌 검색, 중복 제거, 제목·초록 선별, 데이터 추출, 요약과 시각화 같은 반복 과업을 빠르게 지원할 수 있다. 그러나 연구 질문의 타당성, 포함·배제 기준의 일관성, 비뚤림 위험의 판단, 임상적 의미의 해석은 여전히 인간 연구자의 책임이다. 연구 질문 설정부터 문헌 검색과 선별, 비뚤림 위험 평가, 데이터 추출, 근거 종합, 해석과 보고에 이르는 전 과정을 따라가며 AI가 유용한 지점과 위험한 지점을 나누어 설명한다. 환각, 편향, 재현성 부족, 설명 가능성의 한계도 함께 다룬다. 목표는 'AI가 수행하는 근거 종합'이 아니라 'AI를 활용하되 인간이 판단의 주체로 남는 근거 종합'이다. 빠른 탐색보다 중요한 것은 검증 가능한 판단이라는 사실을 의료 연구의 언어로 분명히 세운다.

AI, 의료 지식 탐색의 기회와 과제

01 의료 연구에서 근거 종합과 AI
02 AI와 의료 연구 질문
03 AI 기반 의료 문헌 검색
04 AI를 활용한 의료 문헌 선별
05 의료 연구에서 비뚤림 위험 평가와 AI
06 AI 기반 의료 연구 데이터 추출
07 AI와 의료 근거 종합 지원
08 AI를 활용한 의료 근거 해석과 요약
09 의료 연구를 위한 AI 활용 가이드라인
10 의료 근거 종합의 지속 가능성

설아람 근거 기반 의학과 의료기술 평가를 전문으로 하는 연구자로, 25년 이상 보건의료 분야에서 임상 및 정책 연구를 수행해 왔다. 수평 탐색(horizon scanning), 신의료기술평가, 의료기술 재평가 등 의료기술의 전주기에 걸친 업무를 수행하였으며, 의료기술의 안전성과 유효성에 대한 근거 평가를 중심으로 연구를 이어 왔다. 최근에는 AI를 포함한 디지털 헬스 기술의 근거 창출과 임상 도입, 관련 법·윤리·규제, 그리고 체계적 문헌 고찰을 비롯한 의료 근거 종합 과정에서 AI의 책임 있는 활용에 관심을 두고 있다. 연세대학교에서 의공학 분야 박사학위를, 성균관대학교에서 경영학 석사(MBA) 학위를 취득하였으며, 현재 한국보건의료연구원에 재직 중이다.