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Exploring Attitudes and Acceptance of Artificial Intelligence in Multiple Sclerosis from the Patient Perspective

다발성 경화증 환자 241명을 대상으로 한 설문 조사 결과, 의료 분야에서의 인공지능 수용도는 보통 수준이며 맥락에 따라 달라지는 것으로 나타났는데, 환자들은 증상 선별과 같은 보조적이고 저위험인 과업에는 인공지능 사용을 가장 편안하게 느끼는 반면 진단 및 치료에 있어서는 임상의가 주도하는 의사결정을 강력히 선호하며, 이러한 태도는 질병의 중증도보다는 인공지능에 대한 사전 친숙도에 의해 더 크게 좌우되는 것으로 밝혀졌다.

원저자: Inojosa, H., Masanneck, L., Voigt, I., Schriefer, D., von Horsten, N., Wenk, J., Gasparovic-Curtini, I., Haase, R., Meuth, S., Huttner, H. B., Gilbert, S., Pawlitzki, M., Ziemssen, T.

게시일 2026-01-30

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CC BY 4.0

원저자: Inojosa, H., Masanneck, L., Voigt, I., Schriefer, D., von Horsten, N., Wenk, J., Gasparovic-Curtini, I., Haase, R., Meuth, S., Huttner, H. B., Gilbert, S., Pawlitzki, M., Ziemssen, T.

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ⚕️ 이것은 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트의 AI 생성 설명입니다. 의학적 조언이 아닙니다. 이 내용을 바탕으로 건강 관련 결정을 내리지 마세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 다발성 경화증(MS)과 같은 만성 질환을 앓으며 살고 있다고 상상해 보세요. 당신의 건강 관리를 돕는 의사 팀이 있습니다. 이제, 이 팀을 돕기 위해 매우 똑똑한 디지털 비서(인공지능, 즉 AI)가 도입된다고 상상해 보세요. 여기서 중요한 질문은 단순히 "AI가 수학 계산을 할 수 있는가?"가 아니라, "당신, 즉 환자가 이 디지털 비서를 당신의 케어 과정에 들이는 것에 대해 안심하고 편안함을 느끼는가?"입니다.

이 연구는 독일의 다발성 경화증 환자 241명에게 바로 그 질문을 던졌습니다. 연구 결과는 다음과 같으며, 이해하기 쉽게 설명해 드립니다.

1. "책임의 사다리"

의료 업무를 사다리의 가로대라고 생각해 보세요. 사다리 위로 올라갈수록 실수가 발생했을 때 더 위험하다고 느껴집니다.

하단 가로대 (안전 구역): 사람들은 AI가 "저위험" 업무를 돕는 것에 대해 매우 편안함을 느꼈습니다. 사람들은 AI가 디지털 사서나 일정 관리자 역할을 하는 것을 좋아했습니다. 예를 들어, 증상을 시간에 따라 추적하거나 잠재적인 문제를 선별하는 데 AI를 사용하는 것이 인기가 있었습니다. 약 절반 정도의 사람들이 이에 대해 괜찮다고 느꼈습니다.
상단 가로대 (고위험 구역): 업무가 더 심각해질수록 편안함의 정도는 떨어졌습니다. AI가 질병을 진단하거나 치료법을 결정하는 최종 결정을 내리는 것으로 묘사되었을 때, 사람들은 불안해했습니다. AI가 그 역할을 주도하는 것에 대해 편안함을 느낀 사람은 약 35~38%에 불과했습니다.

핵서 요점: 환자들은 AI를 주역이 아닌 유능한 조력자로 보고 있습니다. 그들은 AI가 데이터를 수집하고 제안을 제시하기를 원하지만, 최종 결정은 인간 의사가 내리고 운전대를 잡기를 원합니다. 실제로 거의 80%의 사람들은 설령 AI가 인간만큼 정확하더라도, 여전히 의사가 최종 결정을 내려야 한다고 답했습니다.

2. "친숙도 요인"

연구는 무엇이 사람들을 "네, 이것을 신뢰합니다" 또는 "아니요, 저는 믿지 않습니다"라고 말하게 만드는지 살펴보았습니다.

질병의 정도와는 상관없습니다: 당신은 중증 MS 환자가 더 많은 도움을 갈구하기 때문에 AI에 더 개방적일 것이라고 생각할 수도 있습니다. 하지만 연구 결과, 개인의 장애 정도와 AI 사용 의지 사이에는 아무런 연관성이 없었습니다.
일상생활에서 기술을 어떻게 사용하는지가 핵심입니다: 수용도를 결정하는 가장 강력한 예측 변수는 단순히 그 사람이 일상생활에서 AI를 얼마나 자주 사용하는가였습니다. 만약 당신이 의료 목적이 아닌 다른 용도로 챗봇이나 스마트 추천 기능 같은 AI 도구를 일주일에 한 번 이상 사용한다면, 진료실에서도 AI를 신뢰할 가능성이 훨씬 높습니다.
- 비유: 이것은 자동차 운전과 같습니다. 이미 자신의 차에서 자동 주차 기능을 사용하는 데 익-숙하다면, 자율 주행 택시를 타는 것도 더 쉽게 받아들일 것입니다. 만약 그 기능을 한 번도 써본 적이 없다면, 차에 타는 것을 무서워할 것입니다.

3. "지리 및 연령"의 반전

지역이 중요합니다: 서독에 거주하는 사람들이 동독에 거주하는 사람들보다 일반적으로 AI에 더 개방적이었습니다. 저자들은 이것이 디지털 인프라나 기술에 대한 지역적 신뢰도의 차이 때문일 수 있다고 제안하며, 이는 어떤 동네는 인터넷이 더 빠르거나 기술 매장이 더 많은 것과 유사하다고 설명합니다.
연령이 중요합니다: 고령의 참가자들은 AI가 자신의 만성 질환 관리를 돕는 것에 대해 덜 편안함을 느꼈습니다. 이는 그들이 "컴퓨터를 못 해서"가 아니라, 인간적인 유대감을 잃거나 운영상의 실수가 발생할 것을 우려하기 때문일 가능성이 큽니다.

4. 종합적인 관점

이 연구는 의료 분야에 AI를 도입하는 것이 단순히 기술적인 문제(코드를 작동시키는 것)가 아니라, 신뢰의 문제라는 결론을 내립니다.

강요하지 마세요: 스위치를 켜듯 한 번에 모든 것을 수용하도록 기대할 수는 없습니다.
작게 시작하세요: 가장 좋은 전략은 사다리의 "하단 가로대"부터 시작하는 것입니다. 즉, 일정 관리, 추적, 선별 작업에 AI를 사용하는 것입니다. 이것이 친숙도를 쌓아줍니다.
인간을 중심에 두세요: 사람들은 여전히 인간이 책임을 지고 있다는 것을 알고 싶어 합니다. 그들은 AI가 의사를 돕는 도구이기를 원하지, 의사를 대체하는 존재가 되기를 원하지 않습니다.

요약하자면: MS 환자들은 AI에 개방적이지만, 그것이 의사와 함께 일하는 유능한 조수처럼 느껴질 때만 그렇습니다. 일상생활에서 AI를 더 많이 접할수록, 의료 현장에서도 AI를 더 기꺼이 환영하게 됩니다.

기술 요약: 다발성 경화증 환자의 관점에서 본 인공지능에 대한 태도 및 수용성 탐색

문제 제기
인공지능(AI)은 의료 워크플로우, 특히 종단적 모니터링과 공유 의사결정에 의존하는 다발성 경화증(MS)과 같은 데이터 집약적인 만성 질환 분야에 점점 더 통합되고 있다. MS는 데이터 기반 케어의 전형적인 사례이지만, AI의 임상적 번역은 환자의 수용성과 신뢰에 결정적으로 달려 있다. 기존 문헌은 수용성이 사회인구학적 맥락, 기술 친숙도, 인지된 위험에 의해 형성되는 이질적인 특성을 가지고 있음을 시사한다. 그러나 행정 지원부터 고위험 진단 결정에 이르기까지 구체적인 임상 사용 사례에 대해 다발성 경화증 환자들이 AI를 어떻게 인식하는지에 대한 실증적 데이터는 여전히 부족하다. 본 연구는 독일 내 다발성 경화증 환자들의 구체적인 태도, 편안함의 정도, 그리고 수용의 예측 요인을 이해하고자 하는 격차를 다룬다.

연구 방법론
저자들은 2024년 12월부터 2025년 4월 사이에 웹 기반의 단면 조사(cross-sectional survey)를 실시하였다.

참가자: 독일의 두 학술적 MS 센터(드레스덴 및 뒤셀도르프)의 센터 웹사이트, 소셜 미디어, 뉴스레터 및 정기 외래 방문을 통해 디지털 채널로 모집된, 자가 보고된 MS 유형에 관계없는 241명의 성인(18세 이상)을 대상으로 하였다.
도구: 기술 수용 모델(TAM)과 이전의 MS 특화 도구들을 바탕으로 설계된 전용 자기 기입식 설문지를 개발하였다. 설문은 네 가지 영역을 평가하였다:
1. 참가자 특성 (인구통계학적 특성, 질병 경과, 환자 결정 질병 단계[PDDS]를 통한 자가 보고 장애 정도).
2. 기술 접근성 및 사용 빈도.
3. AI 리터러시 및 노출 (자가 평가 지식, 일반적 및 건강 관련 AI 사용 빈도).
4. 8가지 사전 정의된 임상 영역에 대한 AI 활용에 대한 태도 및 선호도.
통계 분석:
- 선호도 결과로부터 "AI 태도 복합 점수"를 도출하였으며, 이는 높은 내부 일관성(Cronbach's $\alpha$ = 0.90)을 보였다.
- 영역 간 차이를 테스트하기 위해 Spearman의 순위 상관계수, Mann-Whitney U 검정, Cochran's Q를 사용하였다.
- 복합 수용 점수의 독립적 예측 요인을 식별하기 위해 다변량 선형 회귀 분석을 사용하였다.
- 개별 임상 영역에 대한 예측 요인을 분석하기 위해 다변량 비례-순위(서열 로지스틱) 모델을 채택하였다.
- 추정치를 안정화하기 위해 리커트 척도 결과를 세 단계(부정적, 중립적, 긍정적)로 통합하였다.

주요 결과

전반적 수용도: 전반적인 수용도는 보통 수준이었다 (5점 척도 기준 평균 3.39 ± 0.78).
책임의 기울기(Responsibility Gradient): 편안함의 정도는 임상 영역에 따라 유의하게 달랐다 ( $P < 0.001$ ). 참가자들은 지원적이고 위험도가 낮은 응용 분야, 즉 만성 관리(54.4%)와 증상 스크리닝(50.2%)에 가장 높은 편안함을 보였다. 고위험 결정인 치료 선택(38.6%)과 진단(35.3%)에 대해서는 수용도가 유의하게 낮아졌다.
의사결정 선호도: 진단 정확도가 동일하다고 가정할 때, 78.8%의 참가자는 임상의가 최종 책임을 보유하는 형태의 'AI-임상의 공동 의사결정'을 선호했다. 오직 0.8%만이 AI가 최종 결정자가 되는 것을 선호했다.
수용의 예측 요인:
- 빈번한 일반 AI 사용: 수용도의 가장 강력한 독립적 예측 요인이었다 (B=0.58, $P < 0.001$ ). 일반 AI를 최소 주 1회 이상 사용하는 참가자들은 유의하게 높은 수용도를 보였다.
- 지역: 서독 거주자는 동독 거주자에 비해 높은 수용도와 연관이 있었다 ( $P = 0.025$ ).
- 연령: 고령일수록 AI 지원 만성 관리에 대한 수용도가 낮았다.
- 임상적 요인: 일부 가설과 달리, 임상적 장애(PDDS)와 질병 기간은 다변량 모델에서 수용도와 유의한 연관성을 보이지 않았다.
인구통계학적 특성: 미조정 분석에서는 남성, 젊은 층, AI 지식이 높은 층에서 높은 수용도가 관찰되었으나, 조정된 모델에서는 일반 AI 사용과 지역만이 유의하게 남았다.

의의 및 주장
본 논문은 MS 케어에 대한 AI의 성공적인 통합이 순수하게 기술적인 문제가 아니라 사회기술적(sociotechnical) 과제라고 상정한다. 저자들의 주장은 다음과 같다:

수용성은 맥락 의존적이다: 환자의 수용도는 단순히 "수용 또는 거부"라는 이분법적 입장이 아니라, 신뢰가 지원적/물류적 도구에는 높고 자율적인 임상 의사결정에는 낮아지는 "책임의 기울기"를 따른다.
친숙도가 도입을 주도한다: 수용도는 질병의 중증도나 장애 수준보다 이전의 AI 경험적 노출(친숙도)과 더 강력하게 연결되어 있다. 이는 거부감이 관심이나 역량의 부족보다는 AI의 거버넌스와 역량에 대한 불확실성에서 기인할 수 있음을 시사한다.
구현 전략: 연구 결과는 "원 사이즈(one-size-fits-all)" 방식의 출시를 경계한다. 저자들은 친숙도와 신뢰를 쌓기 위해 저위험, 고수용 영역(예: 모니터링, 스크리닝, 행정 지원)부터 시작하는 단계적 구현 전략을 옹호한다.
인간 중심 설계(Human-in-the-Loop Design): 임상의의 최종 책임에 대한 강력한 선호도를 고려할 때, AI 도구는 임상의의 판단을 대체하기보다 증강하는 "인간 중심(human-in-the-loop)" 시스템으로 설계되어야 하며, 명확한 책임 구조를 갖추어야 한다.

본 연구는 기술적 검증이 필수적이지만, 우선순위는 디지털 신뢰를 배양할 수 있는 투명한 워크플로우와 교육 전략을 설계하는 방향으로 전환되어야 한다고 결론짓는다. 특히 고령 환자와 낮은 기초 수용도를 보이는 지역을 대상으로 이러한 노력이 필요하다.

1. "책임의 사다리"

2. "친숙도 요인"

3. "지리 및 연령"의 반전

4. 종합적인 관점

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