Feb 10th Journal Club

Presenters: SA(Seonu An), HK(Heekang Lim), HR(Hyorim Lee)

Topic 1: Exploring Older Adults’ Perspectives and Acceptance of AI-Driven Health Technologies: Qualitative Study [SA]

선정 이유

이 논문은 고령층이 AI 기반 건강기술을 어떻게 받아들이는지 실제 이용자 관점에서 살펴본다는 점에서 의미가 있다. 특히 AI 기술 자체의 성능보다, 노인들이 느끼는 신뢰, 불안, 사용 어려움, 필요성을 중심으로 분석했다는 점이 흥미로웠다. 최근 건강관리 분야에서 AI 활용이 늘어나고 있지만, 실제 주요 이용자가 될 수 있는 노인들의 목소리는 충분히 반영되지 못한 경우가 많다는 점에서 중요한 연구라고 생각한다.

내용 요약

이 연구는 AI 기반 건강기술에 대한 노인들의 인식, 수용 가능성, 이용을 어렵게 만드는 요인과 촉진 요인을 파악하는 것을 목적으로 했다. 연구진은 홍콩의 지역사회 센터를 통해 60세 이상 노인 27명을 모집했다. 면담은 AI에 대한 일반적 인상, 기존 AI 기술 사용 경험, AI 건강기술에 대한 태도, 예상되는 어려움, 사용 의향과 동기 등을 중심으로 구성되었다. 수집된 자료는 주제분석을 통해 분석되었고, 이후 TDF의 14개 영역 중 9개 영역이 도출되었으며 이를 COM-B 모델의 6개 구성요소와 연결했다. 연구 결과, 참여자들은 AI가 건강 모니터링, 알림, 맞춤형 정보 제공에 도움이 될 수 있다고 보았지만, 의료진의 판단과 인간적 상호작용을 대체해서는 안 된다고 보았다. 또한 사용 편의성, 디지털 역량 부족, 개인정보 보호, 정부나 의료기관의 공식적 인정 여부가 AI 건강기술 수용에 중요한 영향을 미쳤다.

의의

AI 기반 건강기술의 확산에서 기술 개발자의 관점만큼 이용자의 경험과 수용 조건이 중요하다는 점을 보여준다. 특히 노인들은 AI를 완전히 거부하기보다는, 의료진을 보조하는 도구로 활용될 때 더 긍정적으로 받아들이는 경향을 보였다. 이는 AI 건강기술을 설계할 때 인간 의료진과의 연결성, 쉬운 인터페이스, 명확한 설명, 신뢰할 수 있는 기관의 인증이 필요하다는 점을 시사한다. 학술적으로는 TDF와 COM-B 모델을 질적 면담 분석에 결합하여, 단순한 태도 조사보다 행동 변화 요인을 더 구조적으로 설명했다는 데 의미가 있다.

참고 문헌

Wong, A. K. C., Lee, J. H. T., Zhao, Y., Lu, Q., Yang, S., & Hui, V. C. C. (2025). Exploring Older Adults’ Perspectives and Acceptance of AI-Driven Health Technologies: Qualitative Study. JMIR Aging, 8, e66778. https://doi.org/10.2196/66778

Topic 2: “Artificial Intelligence - Carrying us into the Future”: A Study of Older Adults’ Perceptions of LLM-Based Chatbots [HR]

Working in Progress

Topic 3: Novel Mat Exergaming to Improve the Physical Performance, Cognitive Function, and Dual-Task Walking and Decrease the Fall Risk of Community-Dwelling Older Adults [HK]

Working in Progress