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의료 분야의 체계적 문헌고찰 방법론을 중심으로 연구 질문 설정, 문헌 검색과 선별, 비뚤림 위험 평가, 데이터 추출, 근거 종합과 해석에 이르는 전 과정에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지를 다룬다. AI는 문헌 검색, 선별, 데이터 추출, 요약을 빠르게 돕지만 근거의 타당성과 임상적 의미를 판단하지는 않는다. 이 책은 연구 질문 설정부터 결과 해석까지 AI가 유용한 지점과 인간 검증이 필요한 지점을 구분한다. 핵심은 속도가 아니라 신뢰성, 투명성, 재현성이다.
AI 도구와 관련 연구는 빠르게 늘어나고 있지만, 실제 연구 현장에서의 활용과 실용성을 뒷받침하는 근거는 아직 충분하지 않다. 여기에는 기술적 성능뿐 아니라 도구에 대한 인식과 훈련 부족, 신뢰성에 대한 우려, 접근성의 한계 등이 함께 영향을 미친다. 체계적 문헌 고찰에서는 도구의 성능만으로는 충분하지 않으며, 작동 원리와 오류 가능성을 이해하고 산출물을 어떻게 검증할 것인지까지 고려해야 한다. AI 도구의 확산은 근거 종합의 효율성과 접근성을 높일 수 있지만, 그 효과는 검증 가능성과 투명성, 그리고 인간 연구자의 책임 있는 감독을 전제로 할 때 의미가 있다.
－01_“의료 연구에서 근거 종합과 AI” 중에서
AI는 검색 전략의 설계부터 검색 결과의 평가에 이르기까지 문헌 검색 과정 전반에 활용되고 있다. 구체적으로는 검색식 작성, 의미 기반 탐색, 보완 검색, 검색 결과의 우선순위화 등 다양한 작업을 지원하면서 문헌 검색의 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 검색 전략 설계 측면에서 AI와 반자동화 도구는 검색식 초안 생성에 그치지 않고, 문헌 검색을 지속적으로 갱신되는 과정으로 운영할 수 있도록 지원한다. 이러한 활용은 살아 있는 근거 종합에서 가장 체계적으로 관찰된다.
－03_“AI 기반 의료 문헌 검색” 중에서
AI를 활용한 데이터 추출은 정형화된 정보의 추출에서는 상당한 가능성을 보인다. 그러나 데이터 구조에 따른 성능 변동, 특징적인 오류 유형, 프롬프트 의존성, 재현성 문제 등이 보고되고 있어 아직 인간 검토를 일관되게 대체할 수 있는 수준의 신뢰성을 확보했다고 보기는 어렵다. 가장 두드러진 한계는 데이터 유형에 따른 성능 차이다. 연구 설계나 대상자 특성과 같은 비교적 단순한 정보에서는 높은 정확도가 유지되지만, 다중 시점 결과, 하위군 분석, 안전성 정보처럼 구조가 복잡한 데이터에서는 성능이 현저히 저하된다.
－06_“AI 기반 의료 연구 데이터 추출” 중에서
현재 의료 연구에서의 AI 활용은 완전 자동화보다 인간의 감독 아래 일부 과정을 지원하는 방식이 가장 현실적이고 신뢰할 수 있는 접근으로 평가된다. 구체적으로는 검색 전략 지원, 중복 문헌 제거, 관련 문헌의 우선 검토, 데이터 정리, 요약 초안 작성과 같은 반복적 업무에서 효율성 향상에 기여할 수 있다. 이러한 업무는 비교적 구조화되어 있어 AI 활용의 효과를 기대할 수 있는 영역이다. 반면 임상적 의미의 해석, 연구 설계의 적절성 판단, 비뚤림 위험 평가, 근거 확실성 결정, 정책적 함의 도출과 같은 단계는 인간 연구자의 전문성과 경험에 기반한 판단이 필요하다. 따라서 현재의 AI는 근거 합성 과정을 대체하기보다 연구자의 효율성을 높이는 보조 도구로 활용되며, 최종 판단과 책임은 인간 연구자에게 있다. 이러한 관점은 최근 국제적 논의에서 강조되는 인간ᐨ개입형 원칙과도 일치한다.
－09_“의료 연구를 위한 AI 활용 가이드라인” 중에서
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