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급성기 병원 환자흐름 영역 인공지능의 근거지도 : 체계적 고찰들의 스코핑리뷰
An Evidence Map of Artificial Intelligence in Acute Hospital Patient Flow : A Scoping Review of Systematic Reviews
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제10권 10호 (2026.10)바로가기
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- 페이지
- pp.3061-3073
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A493877
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원문정보
초록
- 영어
- This scoping review of systematic reviews mapped the international evidence on artificial intelligence (AI) in acute hospital patient flow across three axes: care-journey stage, AI paradigm, and evidence maturity. Following PRISMA-ScR, four databases were searched for systematic, scoping, and meta-analytic reviews published in 2016–2026; all reviews were re-coded by the same researcher after a time interval (intra-rater agreement, Cohen κ=0.92–1.00). Of 1,094 records (704 after de-duplication), 38 reviews were included. Thirty-four (89.5%) performed a risk-of-bias assessment, and primary-study overlap was slight (corrected covered area ≈0.13%). Evidence concentrated in model performance (C1): predictive reviews reported C1 in 28, C2 in 5, and C3 in 1, while the four generative reviews reported no real-world operational outcomes (C3). Reviews clustered at triage, and generative AI was absent beyond triage. Although the field has shifted toward generative AI, evaluation frameworks remain anchored in the prediction era, and the empty cells of the map point to the need for stage-specific core outcome sets.
- 한국어
- 본 주제범위 문헌고찰은 급성기 병원 환자흐름 영역에 적용된 인공지능(AI)의 국제 근거를 환자여정 단계, AI 패러다임, 근거 성숙도의 3축으로 매핑하였다. PRISMA-ScR에 따라 4개 데이터베이스에서 2016–2026년 발표된 체계적 주제범위・메타분석 고찰을 검색하였고, 동일 연구자가 전 문헌을 시차를 두고 반복 코딩한 일치도(κ=0.92–1.00)를 확인하였다. 총 1,094건에서 중복 제거 후 704건을 선별하여 38편이 포함되었다. 34편(89.5%)이 자체 비뚤림 위험 평가를 수행하였고 리뷰 간 원저 중복은 경미하였다(corrected covered area 약 0.13%). 근거는 모델성능(C1)에 집중되어 예측형은 C1 28편, C2 5편, C3 1편이었고 생성형 리뷰 4편은 실제 운영성과(C3)가 전무하였다. 리뷰는 트리아지에 편중되었고 생성형은 트리아지 외 단계에서 부재하였다. 기술은 생성형으로 전환되었으나 평가 프레임은 예측 시대에 머물러 있으며, 근거지도의 빈칸은 단계별 핵심성과지표의 필요성을 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
2.1 연구 설계
2.2 검색 전략
2.3 선정 및 제외 기준
2.4 자료 추출 및 3축 정의
2.5 리뷰 간 원저 중복도 산출
Ⅲ. 연구 결과
3.1 연구 선별
3.2 포함된 고찰의 특성
3.3 축 A: 환자여정 단계별 분포
3.4 축 B-C: 패러다임과 근거 성숙도
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
REFERENCES
키워드
인공지능 응급분류 재원일수 응급의료서비스 임상의사결정지원시스템 Artificial intelligence Triage Length of stay Emergency medical services Decision support systems Clinical저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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