인공지능 의료서비스 제공자가 환자의 순응도에 미치는 영향

Abstract

최근 인공지능이 급속도로 발전함에 따라 의료 분야에서 인공지능 기술을 도입하는 사례가 점차 증가하고 있다. 많은 병원들이 인공지능 기술을 도입하여 의사의 경험과 지식에만 의지해 왔던 기존의 패러다임에 벗어나 빅데이터를 활용한 임상적 의사결정과 환자 모니터링 등과 같은 의사들의 의료결정을 돕는 수단으로 유용하게 활용하고 있다. 이에 본 연구는 의료서비스 제공자가 인간 의사가 아닌 인공지능인 경우 환자들의 반응이 어떠한 메커니즘을 통해 형성되며 궁극적으로 환자 순응도에 어떠한 영향을 미치는지 탐색하기 위해 수행되었다. 구체적으로 의료서비스의 신체적 위험이 높은 상황과 약한 상황으로 분류하여, 의료서비스 제공자가 인공지능인 경우 인간 의사인 경우에 비해 환자 순응도에 미치는 영향의 차이를 비교하였다.

심혈관 질환 시나리오를 가정한 실험1을 통해 의료서비스 제공자가 인공지능인 경우 인간 의사인 경우보다 환자의 순응도가 낮게 나타나는 것을 입증하였고, 의료서비스 제공자에 대한 환자의 신뢰감이 이 과정을 매개하는 것을 검증하였다. 실험2에서는 인공지능에 대한 환자 불순응이 다른 질환(추간판탈출증)에도 동일하게 발생하는지를 확인하고, 의료서비스의 신체적 위험과 의료서비스 제공자의 상호작용을 파악하였다.

신체적 위험이 높은 경우 의료서비스 제공자가 인공지능일 때 인간 의사일 때보다 환자 순응도가 낮게 나타난 반면 신체적 위험이 낮은 경우 의료서비스 제공자의 유형이 환자 순응도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 실험3에서 연속적으로 확인한 의료서비스 제공자와 신체적 위험의 상호작용은 신뢰감에 의해 매개됨도 밝혔다. 이처럼 본 연구는 의료서비스 제공자가 환자 순응도에 영향을 미치는 핵심 변수 간에 관계와 상호작용을 다각적으로 고찰함으로써, 의료서비스 제공자의 유형과 환자들이 지각하는 의료서비스의 신체적 위험의 수준에 따라 인공지능 의료마케팅에 필요한 전략을 제안하는 데 의의가 있다.

Currently, along with the fast development of artificial intelligence (AI), the use of AI in the medical field is gradually increasing. Many hospitals have implemented AI technology and are successfully utilizing it to assist physicians in making medical decisions, such as clinical decision-making and patient monitoring using big data, thus departing from the previous paradigm that relied entirely on experience and knowledge of physicians. Therefore, this study was conducted to explore how the patient's response is formed and ultimately affects patient compliance when the medical service provider is an AI rather than a human physician. Specifically, medical services are classified into high-risk situations and low-risk situations in this study. Therefore, the difference in the effect of medical provider on patient compliance was compared when the medical service provider was a human physician versus AI.

Through Experiment 1 assuming a cardiovascular disease scenario, it was proved that patient compliance was lower when the medical service provider was an AI rather than a human physician. In addition, it was verified that the patient's trust in the medical service provider mediates this process. In Experiment 2, it was confirmed that patient non-compliance with AI occurs equally in other diseases (spinal disc herniation). In addition, the interaction between the physical risks of medical services and the medical service provider was identified. In the case of high physical risk, when the medical service provider was AI, patient compliance was lower compared to when the medical service provider was a human physician, whereas when the physical risk was low, the type of medical service provider did not significantly affect patient compliance. In addition, it was also revealed that the interaction between medical service providers and physical risk, which was confirmed sequentially in Experiment 3, was mediated by trust. As such, since this study investigated the relationships and interactions among key variables that affect patient compliance by medical service providers from multiple perspectives, it is meaningful to suggest strategies necessary for AI medical marketing according to the type of medical service provider and the level of physical risk perceived by patients.