[청각기술] 청력 건강 관리 분야에서 AI 챗봇의 부상

최근 가장 흥미로운 기술 혁신으로 관심을 받고 있는 AI 챗봇은 대규모의 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 챗봇의 배포로 이어지고 있습니다. AI 챗봇은 텍스트를 생성할 수 있는 생성 AI의 일종입니다. 생성 AI의 다른 예는 아래 그림(예: DALL-E 또는 Stable Diffusion; 그림 1 및 2 참조) 또는 음악(예: Jukebox)을 생성합니다.

[그림1 설명] DALL·E 작품. 프롬프트 : "청력 건강 관리, 디지털 아트에서 AI 챗봇의 부상."

[그림2 설명] DALL·E 작품. 프롬프트 : “병원이기도 한 귀를 침범하는 영화인 '청력 건강 관리 분야의 AI 챗봇 행성'의 미래형 삽화.” 

 

2022년 11월 Open AI는 사용자의 질문(소위 프롬프트)에 대한 응답으로 대화에 참여할 수 있는 AI 챗봇인 ChatGPT를 공개적으로 출시했습니다. ChatGPT의 출시는 청력 건강 관리를 포함하여 우리가 알고 있는 건강 관리의 면모를 바꿀 수 있는 기술 혁명을 나타냅니다. ChatGPT는 고립된 예가 아니라 가장 매력적인 AI 챗봇을 개발할 수 있는 글로벌 경쟁의 일부입니다. Microsoft에서 자금을 지원하는 Open AI외에도 Meta, Google 및 Tencent와 같은 다른 대기업은 LLM(예: LaMDA)을 기반으로 유사한 독점 제품을 출시했습니다.

 

AI(인공지능) 챗봇과 건강 관리

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AI 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간과 대화하는 컴퓨터 프로그램입니다. 그들은 광범위한 쿼리에 대해 어떤 응답이 가장 가능성이 높은지 예측하기 위해 대규모 언어 모음(예: 모든 문서 및 대부분의 인터넷)에 대해 교육을 받습니다. 인간 사용자의 경우 시스템이 질문을 이해하고 개인화된 조언, 권장 사항 및 지원을 제공할 수 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 실제로 챗봇은 주변 세계, 인체 및 건강 상태에 대한 이해가 없습니다. 그럼에도 불구하고 의료 분야에서 AI 챗봇의 잠재적인 응용 프로그램은 광범위하며 환자, 임상의, 연구원 및 교육생을 위한 사용 사례가 있습니다.

 

의료 분야에서 AI 챗봇을 사용하는 광범위한 추세는 (의료 지식에 대한) 접근성과 치료의 경제성을 높이는 것입니다. 챗봇은 건강 관리 조언 및 지원에 대한 연중무휴 액세스를 제공하여 대면 상담의 필요성을 줄이고 잠재적으로 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 또한 AI 챗봇은 잠재적으로 의료 전문가에게 귀중한 통찰력과 데이터를제공하여 환자 치료에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 챗봇이 출력을 생성하기 위해 액세스하고 사용하는 데이터에 대한 더 많은 투명성이 중요하며 기존 시스템에 대한 우려로 제기되어 왔습니다.

 

청력 건강 관리에서 챗봇은 환자, 임상의 및 연구원을 지원하는 데 사용될 수 있습니다.

 

환자와 AI 챗봇

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환자는 청각 건강 관리에서 AI 챗봇을 통해 다양한 방식으로 혜택을 받을 수 있습니다. 잠재적인 응용 프로그램 중 하나는 초기 선별 및 개입 권장입니다. 예를 들어, 환자는 자신의 증상과 청력 기록에 대해 묻는 챗봇과 상호 작용할 수 있으며 환자의 반응에 따라 증상의 자가 관리, 추가 평가 또는 치료에 대한 권장 사항을 제공합니다. 이것은 환자가 청력 상실을 경험하고 있는지 확실하지 않거나 치료를 받는 것을 주저하는 경우 또는 심각한 난청으로 인해 임상의와의 대화를 방해하는 경우에 특히 유용할 수 있습니다. 챗봇은 또한 교육 자원, 자가 관리 도구 및 사회적 필요를 포함한 동반 질환에 대한 선별 도구 역할을 할 수 있습니다. 환자는 청력 건강, 예방 요령 및 청력 상태를 관리하는 방법에 대한 조언에 대한 정보를 받을 수 있습니다. 챗봇은 보청기와 같은 관리 옵션 사용, 배터리 교체 방법 및 일반적인 문제 해결에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 잠재적인 위험은 챗봇이 정확한 권장 사항을 제공하지 않아 진단이 지연되거나 부적절한 치료로 이어질 수 있다는 것입니다.

 

 

임상의와 AI 챗봇

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임상의는 다양한 방식으로 청력 건강 관리에서 AI 챗봇의 이점을 누릴 수 있습니다. 챗봇은 자가 보고 증상 또는 보청기 사용과 같은 환자의 청력 건강에 대한 데이터를 수집하여 데이터 수집 및 분석을 지원할 수 있습니다. 챗봇은 요약 보고서 또는 시각화를 제공하여 임상의가 환자의 청력 테스트 결과에 대한 요약 보고서 제공, 관심 영역 강조 표시, 추가 평가 또는 치료에 대한 권장 사항 제공과 같은 치료 결정을 내리는 데 도움이 되는 시각화를 제공할 수 있습니다. 또 다른 잠재적인 응용 프로그램은 의사 결정 및 치료 계획을 지원하는 것입니다. 의료 애플리케이션의 경우 Google과 Deep Mind는 새로 개발된 벤치마크를 사용하여 평가된 임상 지식을 통합한 LLM인 Med-Palm을 개발했습니다. 임상 지식을 공개하는 챗봇은 환자의 청력 건강 이력 및 증상을 기반으로 치료 옵션을 제안하고 각 옵션의 이점과 위험에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 환자의 청력 테스트 결과 및 선호도에 따라 특정 유형의 치료를 제안할 수 있습니다. 챗봇은 또한 보다 접근하기 쉽고 사람 중심적인 방식으로 정보를 전달하는 임상의를 지원할 수 있습니다.

 

잠재적인 위험은 챗봇이 인간 의료 전문가와 동일한 수준의 임상적 판단 및 의사 결정을 제공하지 않을 수 있다는 것입니다. 또한 챗봇이 수집한 데이터가 부정확하거나 불완전하거나 편향되거나 날짜가 지정되어 오진이나 부적절한 치료로 이어질 위험이 있습니다.

 

청각 연구원과 AI 챗봇

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연구원은 다양한 방식으로 청력 건강 관리에서 AI 챗봇의 이점을 누릴 수 있습니다. 챗봇은 다양한 인구로부터 많은 양의 데이터를 수집하여 연구자에게 난청의 유병률과 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 잠재적으로 다른 국가 또는 지역의 이명 유병률에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 또 다른 잠재적인 응용 프로그램은 임상 시험 및 연구 연구를 촉진하는 것입니다. 챗봇은 잠재적 참가자의 적격성을 선별하고 정보에 입각한 동의를 수집하며 연구 프로토콜을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 대규모 임상 시험에서 보청기 사용 및 만족도에 대한 자가 보고 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

그러나 잠재적 위험은 챗봇이 수집한 데이터가 불완전하거나 편향될 수 있다는 것입니다. 특히 챗봇이 특정 인구만 액세스할 수 있거나 챗봇이 묻는 질문이 문화적으로 민감하지 않거나 모든 참가자에게 적합하지 않은 경우 더욱 그렇습니다. 또한 챗봇은 기술에 접근할 수 없거나 기술 사용에 익숙하지 않은 개인과 같은 특정 인구를 연구 조사에서 실수로 제외할 수 있습니다.

 

 

현재의 우선순위

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청력 건강 관리에 AI 챗봇의 (임상) 적용을 조사하는 것이 시급한 우선 순위입니다. 이렇게 빠르게 변화하는 환경에서 연구원이 AI 챗봇을 적절하게 사용하기 위한 일반적인 지침이 개발되고 있습니다. 학술 저널은 챗봇이 작업에 대한 책임을 질 수 없기 때문에 연구 논문의 공동 저자가 될 수 없다는 데 광범위하게 동의했습니다. 청력 연구 적용 측면에서 청력 건강 데이터를 수집하고 분석하는 데 있어 챗봇의 타당성과 신뢰성을 평가하는 데 우선 순위를 두어야 합니다. 연구자와 임상의는 챗봇이 정확한 권장 사항과 치료 옵션을 제공하고 챗봇이 수집한 데이터가 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다.

 

사용성은 챗봇이 연령이나 기술 이해력에 관계없이 가능한 한 많은 환자가 사용하기 쉽고 액세스할 수 있도록 하기 위한 또 다른 중요한 연구 우선 순위입니다. 챗봇이 문화적으로 민감하고 모든 인구에 적합하도록 하려면 문화적 민감성도 중요합니다. 정보에 입각한 동의, 데이터 프라이버시 및 데이터 보안과 관련된 문제를 포함하여 청력 건강 관리에서 챗봇을 사용하는 데 중요한 윤리적 고려 사항도 있습니다. 연구자들은 또한 청력 건강 관리에서 챗봇 사용의 장기적인 결과를 평가해야 합니다. 여기에는 삶의 질, 만족도, 치료 준수와 같은 환자 결과에 대한 챗봇의 영향 평가가 포함됩니다. 전반적으로 청각 연구에서 AI 챗봇에 대한 연구 우선 순위는 챗봇이 정확하고 신뢰할 수 있으며, 접근 가능하고, 문화적으로 민감한지 확인하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

 

임상의나 환자가 AI 챗봇을 적절하게 사용하기 위한 가이드라인은 아직 없습니다. 언어 모델은 주로 인터넷의의텍스트를 사용하여 훈련되었기 때문에 인터넷에 있는 것과 동일한 일반적인 의견, 고정관념 및 편견을 가질 가능성이 있습니다. 이러한 이유로 전문가와 환자 단체는 어떤 프롬프트가 최상의 결과를 가져오는지 테스트하고 오용이나 오해를 피하기 위한 지침을 제공해야 합니다.

 

결론

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AI 챗봇(LLM 기반)의 부상은 청력 건강 관리에 혁명을 일으킬 잠재력이 있는 중요한 기술 발전을 나타냅니다. AI 챗봇은 환자에게 개인화된 조언과 지원을 제공하는 동시에 의료 전문가에게 귀중한 통찰력과 데이터를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 AI 챗봇의 잠재적인 위험과 이점을 고려하고 이러한 기술이 청력 건강 관리에서 윤리적이고 효과적이며 안전하게 사용되도록 추가 연구의 우선 순위를 지정하는 것이 중요합니다.

 

*원문출처 : THE HEARING JOURNAL

 

 

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