생성 인공지능(GAI)은 사람들이 쓰고, 읽고, 말하고, 생각하고, 공감하고, 행동하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이는 단일 언어뿐 아니라 문화와 다국어 환경에 걸쳐 변화하고 있습니다. 의료 분야에서 환자와 의사 간 소통의 격차는 치료 결과에 영향을 미치고 의료 서비스 개선을 저해할 수 있습니다. MIT 휴먼 인사이트 협업체(MIT Human Insight Collaborative, MITHIC)의 지원을 받는 언어/AI 인큐베이터는 이러한 과제에 대한 잠재적 해결책을 제시합니다.
이 프로젝트는 MIT 내 학제 간 협업을 장려하는 인문학 기반 연구 커뮤니티를 구축하여 생성 AI가 언어 및 문화 간 소통에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 것을 목표로 합니다. 의료 및 소통에 중점을 두고, 다양한 사회적, 문화적, 언어적 배경을 아우르는 "연결"을 구축하고자 합니다.
이 프로젝트는 MIT 생체공학과학연구소(IMES)의 연구 책임자이자 수석 과학자 인 레오 셀리 박사와 MIT 글로벌 언어 프로그램 책임자이자 독일어 교수인 페르 우어라우브가 공동으로 이끌고 있습니다.
"저희는 데이터 과학을 의료 서비스에 접목하고자 노력하고 있습니다."라고 셀리는 말했습니다. "연구를 발전시키기 위해 IMES의 사회과학자들을 초빙했습니다."
연구팀에 따르면, 언어는 의료에 있어 중재 요인입니다. 언어는 치료의 다리 역할을 할 수도 있고, 장애물 역할을 할 수도 있습니다.
언어의 복잡성은 환자 진료와 치료에 영향을 미칠 수 있습니다. "통증은 은유적으로 전달될 수 있지만, 은유가 모든 언어와 문화에 적합한 것은 아닙니다."라고 Urlaub는 말했습니다. 영어권 의료 종사자들이 통증을 평가하는 데 자주 사용하는 도구인 스마일리 아이콘이나 1~10점 척도는 문화와 언어에 따라 적합하지 않을 수 있습니다.
연구팀에 따르면, AI의 언어 처리 능력은 의사가 상황을 더 잘 파악하고, 문화적, 언어적 맥락이 풍부한 디지털 커뮤니케이션 프레임워크를 만들고, 환자와 의사가 데이터 기반 도구를 함께 사용하여 대화를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구팀은 협업의 잠재력이 매우 크지만, AI를 통해 의사와 환자 간 소통을 개선하기 위한 기술 인프라를 구축하고 확장하는 데는 여전히 많은 과제가 있다고 생각합니다. 또한, 소외 계층과 관련된 문제, 환자 치료에 대한 접근 방식도 고려해야 합니다.
(출처: MIT 뉴스)
출처: https://vietnamnet.vn/ai-giup-cai-thien-giao-tiep-da-ngon-ngu-giua-bac-si-va-benh-nhan-2421709.html
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