Earticle

초록

한국어

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전에 따라, AI 시스템은 의료 환경에 점점 더 통합되고 있으며 임상 팀 내에 내재되어 진단, 의사결정 및 업무 흐름 조정을 지원하고 있다. 기존 연구들은 주로 AI의 기술적 성능이나 개별 사용자의 AI 시스템 수용에 초점을 맞추어 왔으나, 인간과 AI가 하나의 팀으로서 어떻게 협력적으로 작동하는지, 그리고 이러한 협력이 의료팀 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이러한 연구 공백을 보완하기 위해, 본 연구는 팀 수준에서 인간-AI 협업 메커니즘이 의료팀 성과에 미치는 영향을 탐구한다. 교류기억체계(TMS) 이론을 기반으로, 본 연구는 인간과 AI가 의료팀 내에서 어떻게 협력적 가치를 공동으로 창출하는지를 설명하기 위한 통합적 이론 프레임워크를 제안한다. 구체적으로, 본 연구는 ‘인간-AI 교류기억체계(Human–AI TMS)’라는 개념을 도입하고, 이를 인간 팀 구성원과 AI 시스템 간의 지식 조정 구조로 정의한다. 전통적인 TMS 프레임워크를 확장하여, 본 연구에서는 Human–AI TMS를 전문성(specialization), 신뢰성(credibility), 조정(coordination), 그리고 보완성(complementarity)의 네 가지 차원으로 구분한다. 실증 분석 결과, 의료팀의 목표일치성, 혁신성, 의료 AI 시스템의 상대적 우위와 설명성은 Human–AI TMS에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Human–AI TMS 역시 의료팀 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 AI 기반 의료팀의 설계, 도입 및 관리에 있어 실질적인 시사점을 제공하며, AI의 임상 현장 내 효과적인 통합과 의료팀 성과 향상을 위한 지침을 제시할 것으로 기대된다.

목차

초록
서론
이론적 배경
의료 산업의 인간-인공지능 협업
인간-인공지능 교류기업체계
연구모델 몇 가설
연구모델
연구가설
실증분석
데이터 모집
데이터의 타당성과 신뢰성
가설 검증
결론 몇 한계점
References

키워드

저자

• 장루이 [ 동국대학교 경영정보학과 ]
• 문태수 [ 동국대학교 정보경영학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658