“산부인과 영역에서 인공지능의 활용” 특별 호에 대한 소개
Guest editorial introduction to the special issue on “Application of Artificial Intelligence in Obstetrics and Gynecology”
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서론
산부인과는 여성의 건강과 관련된 학문으로, 여성과 태아의 건강을 보호하기 위한 필수적인 의학 분야이다. 최근 인공지능(artificial intelligence, AI)은 산부인과에서 데이터 분석, 진단, 치료 계획 및 교육 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 산부인과에서 AI의 활용은 진단 정확도를 높이고, 개인화된 치료 전략을 제공하며, 의료진의 업무 효율성을 증가시킬 수 있는 잠재력을 가진다.
또한 산부인과는 의학의 여러 분야 중에서도 특히 복잡하고 다면적인 접근이 요구되는 영역으로, 의료인들에게 높은 수준의 전문성과 실무 능력을 요구한다. 현재 대부분의 산부인과 교육은 강의, 실습, 그리고 임상 경험을 통해 이루어지며, 학생들이 실제 환자와의 상호작용을 통해 지식을 습득하고 경험을 쌓는 방식이 주를 이룬다. 하지만 이러한 전통적인 교육 방식은 실습 기회의 제한, 최신 지식의 신속한 습득의 어려움 등 몇 가지 중요한 도전과제에 직면하고 있다.
이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 AI가 산부인과 교육에 변화를 가져올 수 있는 혁신적인 도구로 주목받고 있다. AI는 데이터 분석, 문제 해결, 지식 전달 등의 측면에서 강력한 역량을 보이며, 교육의 질을 높이고 학습 경험을 더욱 풍부하게 만드는 데 기여할 수 있는 가능성을 제시한다.
이번 특집호에서는 산부인과 영역에서 AI를 활용하여 진단 및 치료를 시행한 사례들을 살펴보고, 교육에 있어서의 활용도에 대하여 심도있는 모색을 하고자 한다. 또한 산부인과 영역에서 임상적, 교육적 활용은 기술적, 윤리적인 면에서 해결해야 할 도전과제가 있으므로 이에 대한 심도있는 논의도 필요하다.
특집 논문 소개
Eoh [1]는 “산부인과 교육에서의 인공지능 활용 가능성: 대형 언어 모델의 잠재력과 전망”이라는 논문에서 AI의 필요성, 대형 언어 모델(large language model, LLM)의 개요와 산부인과 교육에서의 응용, 임상훈련과 지식습득에서의 LLM의 잠재적 역할, 활용에 따른 윤리적, 실질적 한계와 해결과제 및 산부인과 교육의 미래에 있어 LLM 활용의 전망과 발전 방향에 대하여 조명하였다. 특히 저자는 LLM이 산부인과 교육에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가진 도구로, 그 미래는 매우 유망하다고 하면서 이러한 기술은 단순히 학습 자료를 제공하는 것을 넘어, 학습자의 참여를 유도하고 실제 임상 환경에 가까운 경험을 제공함으로써 교육의 질을 한 단계 높일 수 있다고 하였다.
한편 Lee [2]는 “산부인과 영역에서의 인공지능 활용과 도전 과제”라는 논문에서 AI의 활용사레로 태반유착스펙트럼 장애, 보조생식기술, 하부요로폐쇄 예후 예측, 대동맥유착 산전선별, 조산예측, 세균성 질염 병인연구, 정신적 웰빙과 신체적 건강 통합 등을 들어서 자세히 설명하고 있다. 하지만 이러한 산부인과 영역에서의 AI의 도입에는 데이터 품질 및 다양성의 부족, 윤리적인 문제, 의료진의 수용성 등의 문제점이 고려되야 한다고 하였다.
논의
LLM은 산부인과 교육에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가진 도구로, 그 미래는 매우 유망하다고 할 수 있다. 이러한 기술은 단순히 학습 자료를 제공하는 것을 넘어, 학습자의 참여를 유도하고 실제 임상 환경에 가까운 경험을 제공함으로써 교육의 질을 한 단계 높일 수 있다. 뿐만 아니라, LLM은 다국적, 다문화 환경에서 교육의 접근성을 확장하는 데도 기여할 수 있다. 이러한 기술 발전은 산부인과 교육뿐만 아니라 전체 의료 교육의 패러다임을 전환시킬 가능성을 가지고 있다. LLM은 단순한 도구를 넘어, 학생, 전공의, 교수 간의 협력을 촉진하고, 궁극적으로 환자에게 제공되는 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 기여할 것이다. 앞으로 산부인과 교육은 LLM을 활용하여 더욱 효율적이고 효과적인 방향으로 발전하며, 의료 교육의 새로운 기준을 세워 가야 할 것이다.
또한 AI 기술은 진단 정확도를 향상시키고, 환자 맞춤형 치료 전략을 제공하며, 의료진의 업무 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 그러나 데이터 품질과 다양성 부족, 설명 가능성 부족, 윤리적 문제, 의료진의 교육과 신뢰 확보와 같은 도전과제를 해결하지 않으면 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 어렵다. 앞으로 산부인과 영역에서 AI의 성공적인 통합을 위해서는 다학제적 협력이 필요하며, 국제적으로 표준화된 데이터와 윤리 기준이 마련되어야 할 것이다.
결론
이번 특집호는 산부인과 영역에서 AI를 활용하여 진단 및 치료를 시행한 사례들을 살펴보고 교육에 있어서의 활용도에 대하여 심도 있는 소개를 하였으며, LLM이 산부인과 교육에 혁신적인 변화를 가져 올 잠재력을 가진 도구로 미래의 매우 유망한 tool로 소개하고 있다. 향후 이 특집호가 산부인과 영역의 AI의 활용에 있어 임상적 진단 및 치료와 더불어 교육측면에서 유용하게 활용되기를 바란다.
Notes
Conflict of Interest
Young Ju Kim serving as an editorial board member of the journal was not involved in the following: selection of the peer reviewer, evaluation of the article, and decision process of acceptance of this article. No potential conflict of interest relevant to this article was reported.