간호 실무에서의 인공지능 지식: 지각, 태도, 의도에 대한 메타분석

Summary

이 메타분석은 환자 치료에서 인공지능(AI) 사용에 관한 간호사들의 인식, 태도, 의도 차이를 조사하였습니다. 간호 실무에서 AI가 어떻게 사용되는지 아는 간호사들은 그렇지 않은 간호사들보다 인식, 태도, 의도가 훨씬 높았습니다.

Abstract

이 메타분석은 간호사와 간호 실무에서 AI 적용 방식을 알고 있는 간호사 간에 환자 진료에서 AI 사용에 대한 인식, 태도, 의도의 차이를 평가하는 것을 목표로 했습니다.

고정 효과 또는 무작위 효과 방법을 사용하여 각 결과에 대한 평균 차이(MD)와 95% 신뢰구간(CI)을 추정하기 위해 연속 결과 모델을 사용하여 메타분석을 수행하였습니다. 이 메타분석을 위해 3648명의 간호사가 참여한 9개의 연구를 선정했습니다. 간호 실무에서 AI가 어떻게 사용되는지 알고 있는 간호사들은 인공지능 활용 방식을 모르는 간호사들에 비해 인식(통합 원시 MD, 1.43; 95% 신뢰구간, 0.86–1.99, 파< 0.001), 태도(MD, 1.80; 95% 신뢰구간, 0.81–2.78, p < 0.001), 의도(MD, 2.89; 95% 신뢰구간, 1.61–4.16, p < 0.001)에서 유의하게 더 높았다. 그러나 모든 결과에서 이질성이 매우 높았으며(I² = 91–98%), 연구 간 상당한 차이가 있음을 나타냈습니다. 그러나 이러한 결과가 5점에서 100점 척도까지 매우 다양한 척도 범위를 가진 도구를 사용해 측정되었기 때문에, 통합된 원시 MD는 일관된 절대 차이를 나타내지 않습니다. 모든 연구에서 일관된 효과 방향(긍정적)이 주요 발견이지, 특정 MD 값은 아닙니다.

간호 실무에서 AI가 어떻게 사용되는지 아는 간호사들은 그렇지 않은 간호사보다 더 긍정적인 인식, 태도, 의도를 보고합니다. 그러나 높은 이질성, 규모 변이, 단면 설계로 인해 이러한 발견은 가설 생성에 불과합니다. 인과관계 주장은 정당화되지 않습니다.

Introduction

특히 의료 분야에서 인공지능은 중요한 파괴적 기술로 자리 잡았습니다. 의료 워크플로우, 임상 결과, 환자 진료 제공 모두 인공지능에 의해 혁신되고 있습니다¹. 간호는 임상 환경 전반에 걸쳐 자비롭고 근거 기반의 진료를 제공하는 것을 목표로 합니다². 간호사는 최전선 의료 전문가이기 때문에 전반적인 환자 결과를 향상시키는 모든 기술을 수용할 준비가 되어 있어야 합니다. 인공지능은 간호 실무에 통합될 가능성이 높습니다. 의료 분야에서 인공지능의 성공적인 도입을 보장하기 위해서는 간호사들이 인공지능을 수용할 준비가 되어 있는지 평가하는 것이 필요합니다³. 인공지능은 정밀하고 개별적이며 창의적인 솔루션을 통해 의료 분야를 발전시킬 잠재력을 가지고 있기 때문에, 그 중요성은 점점 더 인식되고 있습니다⁴. 임상 결과를 개선하고 의료 환경에서 효율성을 높일 수 있는 엄청난 잠재력을 가진 의료계는 인공지능을 적응 초기 단계에서 도입하는 데 큰 기대를 가져왔습니다⁵. 그러나 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 의료에 인공지능 적용에 대한....

Protocol

연구 설계:

이 연구는 체계적 문헌고찰 및 메타분석(PRISMA) 지침에 따라 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석이었습니다. 완성된 PRISMA 2020 체크리스트는 보조 파일 1 로 제공됩니다. 이 프로토콜은 환자 진료에서 인공지능(AI) 사용에 대한 간호사들의 인식, 태도, 의도에 대한 증거를 정량적으로 종합하는 것을 목표로 했으며, 이전에 AI 지식이 있는 간호사와¹⁸세 미만 간호사를 비교하는 것을 목표로 했습니다. 그림 1 은 연구 선발 과정을 보여줍니다.

자격 요건
연구들은 다음 PICOS 프레임워크¹⁹를 기준으로 선정되었습니다:

인구 (P): 임상 전문 분야 또는 환경의 등록 간호사 또는 간호 관리자.

개입(I)/노출: 간호 실무에서 AI 사용에 대한 지식, 교육 또는 인식을 갖추는 것.

Results

2245개의 관련 논문을 검토한 결과, 2021년부터 2025년 사이에 발표된 9개의 연구가 26,27,28,29,30,31,32,33,34의 포함 기준을 충족하였습니다. 표 2는 이 연구들의 결과를 요약한 것입니다. 총 3648명의 간호사가 조사되었습니다. 노출 정의는 연구마다 달랐지만, 자기보고한 지식.......

Discussion

현재 메타분석에서는 3648명의 간호사를 대상으로 9개의 연구가 조사되었으며, ^{26,27,28,29,30,31,32,33,34}를 포함하였습니다. 이 메타분석은 간호 실무에서 AI가 어떻게 사용되는지 알고 있다고 보고한 간호사와 그렇지 않은 간호사를 비교했습니다. 9개의 연구에서 지식이 풍부한 그룹은 지각, 태도, 의도 측정에서 꾸준히 .......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
코크레인 도서관	코크레인 도서관	https://www.cochranelibrary.com/
엠베이스	엠베이스	https://www.embase.com/landing?status=grey
엔드노트 X9	클라리베이트 애널리틱스	https://support.clarivate.com/Endnote/s/?language=en_US	중복 제거 및 인용 조직을 위한 문헌 관리 소프트웨어
구글 스칼라	구글	https://scholar.google.com/
조안나 브릭스 연구소(JBI) 비판 평가 체크리스트	조안나 브릭스 연구소	https://jbi.global/critical-appraisal-tools	분석 횡단면 연구를 위한 품질 평가 도구
마이크로소프트 엑셀	마이크로소프트 코퍼레이션	https://www.microsoft.com/en-us	데이터 추출 양식 개발; 데이터 관리; 통계 변환
오비드	오비드	https://www.ovid.com/
PRISMA 2020 플로우 다이어그램 템플릿	프리즈마 작업 그룹	https://www.prisma-statement.org/prisma-2020-flow-diagram	연구 선발 흐름도 템플릿
퍼블메드	국립보건원(NIH)	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
리뷰 매니저(RevMan)	코크란 협력체	버전 5.4	코크란 리뷰 준비 및 유지를 위한 소프트웨어; 메타분석(풀링, 포레스트 플롯, 이질성, 민감도 분석)에 사용됩니다.