의학에서 대규모 언어 모델 사용에 대한 대중의 수용도에 대한 인식 기반 중재의 효과
2025년 12월 11일 업데이트: Liu Jue, Peking University
인식 기반 개입이 의학에서 대규모 언어 모델 사용에 대한 대중의 수용도에 미치는 영향: 무작위 대조 시험
대형 언어 모델(LLM)은 의학 분야에서 유망한 가능성을 보여주고 있으나, 정확성, 일관성, 투명성, 윤리성에 대한 우려가 남아 있습니다.
현재까지 의학 분야에서 LLM 사용에 대한 대중의 인식과 이러한 인식이 LLM의 의료 응용 분야 수용성에 어떤 역할을 하는지 충분히 이해되지 못하고 있습니다.
본 연구는 의학 분야에서 LLM 사용에 대한 대중의 인식을 조사하고, 인식 개선을 위한 중재가 LLM의 의료 응용 분야 수용성에 미치는 영향을 알아보는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상세 설명
인공지능의 급속한 발전으로 인해, 대규모 언어 모델(LLM)은 분류, 질병 진단, 치료 계획 수립, 자가 모니터링 등 다양한 임상 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
그들의 잠재력에도 불구하고, 정확성, 일관성, 투명성의 부족과 윤리적 우려로 인해 LLM의 사용은 의료 환경 내에서 여전히 제한적입니다.
지각된 유용성과 위험과 같은 대중의 인식은 인공지능에 대한 태도를 형성하는 데 중요한 역할을 하며, 이는 그 채택을 촉진하거나 방해할 수 있습니다.
그러나 우리가 아는 한, 의료에서 인식 주도적 개입에 대한 인식이 부족하며, 이전 연구들 중 대중의 인식이 LLM의 의학적 적용에 대한 수용성에 역할을 하는지 조사한 것은 없습니다.
따라서, 본 연구는 의학에서 LLM 사용에 대한 대중의 인식을 조사하고, 인식을 위한 개입이 LLM의 의료 응용 프로그램에 대한 수용성에 영향을 미치는지 여부를 규명하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
3000
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100191
- Jue Liu
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 만 18세 이상
- 온라인 설문을 완료할 수 있는 능력
- 동의서에 서명할 수 있는 의사
제외 기준:
- 질문에 답하거나 의사소통할 수 없음
- 본 연구에 참여할 의사가 없음
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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간섭 없음: 제어
개입 없음
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실험적: 의학에서 대규모 언어 모델의 인식된 이점
참가자들에게 "2023년 4월, 매사추세츠 종합병원이 의료 LLM을 활용하여 응급실 트리아지 및 초기 진단을 지원하는 시범 프로그램을 시작했으며, 이로 인해 환자 대기 시간이 단축되고 임상 효율성이 향상되는 것을 관찰했다."를 읽도록 요청했습니다.
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중재 그룹에 배정된 참가자들은 인식 기반 중재를 받았습니다.
그룹 1-3에 대한 중재는 각각 의학 분야에서의 LLM의 인식된 이점, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 인종 편향, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 윤리적 갈등이었습니다.
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실험적: 의학 분야 대형 언어 모델에서 인지된 인종 편향
참가자들은 "2022년 11월, 캘리포니아 대학교 샌프란시스코 캠퍼스의 연구팀이 최첨단 의료 LLM이 치료 계획을 추천할 때 인종적 편향을 보인다는 것을 발견했습니다."라는 문장을 읽도록 요청받았습니다.
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중재 그룹에 배정된 참가자들은 인식 기반 중재를 받았습니다.
그룹 1-3에 대한 중재는 각각 의학 분야에서의 LLM의 인식된 이점, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 인종 편향, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 윤리적 갈등이었습니다.
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실험적: 의학 분야 대규모 언어 모델에서의 인식된 윤리적 갈등
참가자들은 "2023년 2월, 유럽의 주요 병원 네트워크가 의료 LLM 테스트 중 시스템 구성 오류로 인해 부분적으로 익명화되었지만 여전히 민감한 환자 데이터를 의도치 않게 유출했습니다.
직접적인 환자 피해는 발생하지 않았지만, 이는 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 대중의 우려를 증가시켰고 관련 기관들이 데이터 보호 조치에 대한 긴급 검토를 실시하도록 했습니다."를 읽어야 했습니다.
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중재 그룹에 배정된 참가자들은 인식 기반 중재를 받았습니다.
그룹 1-3에 대한 중재는 각각 의학 분야에서의 LLM의 인식된 이점, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 인종 편향, 의학 분야에서의 LLM의 인식된 윤리적 갈등이었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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대규모 언어 모델의 의학적 응용에 대한 태도를 변화시킬 참가자 수
기간: 연구 완료 시까지, 평균 1년
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대형 언어 모델을 의학에 적용하는 것에 대한 대중의 수용도는 예, 잘 모르겠음, 아니오로 분류되며, 이는 인식 기반 중재 전과 중재 후에 수집될 것입니다.
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연구 완료 시까지, 평균 1년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2025년 11월 25일
기본 완료 (추정된)
2026년 10월 31일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 1일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 11일
처음 게시됨 (실제)
2025년 12월 26일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 12월 26일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 11일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- NNSF72474005
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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