[논문 리뷰] Generative artificial intelligence in dentistry: Current approaches and future challenges

Fabián Villena, Claudia Véliz외 2명|arXiv (Cornell University)|2024. 07. 24.

Artificial Intelligence in Healthcare and EducationMedicine인용 수 3

한 줄 요약

이 리뷰는 치의학 분야에서 생성형 인공지능(GenAI)의 현재 응용과 향후 과제를 탐구하며, 치의학 교육, 임상 의사결정 지원, 환자 소통 및 연구 분야에서의 역할에 초점을 맞춘다. GenAI가 학습, 진단 및 연구 효율성을 향상시킬 잠재력을 지닌다고 강조하면서도, 데이터 기밀성, 윤리적 사용, 편향 및 기술 의존도 증가와 같은 핵심 문제들을 다루고 있다.

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) has become a commodity for people because of the advent of generative AI (GenAI) models that bridge the usability gap of AI by providing a natural language interface to interact with complex models. These GenAI models range from text generation - such as two-way chat systems - to the generation of image or video from textual descriptions input by a user. These advancements in AI have impacted Dentistry in multiple aspects. In dental education, the student now has the opportunity to solve a plethora of questions by only prompting a GenAI model and have the answer in a matter of seconds. GenAI models can help us deliver better patient healthcare by helping practitioners gather knowledge quickly and efficiently. Finally, GenAI can also be used in dental research, where the applications range from new drug discovery to assistance in academic writing. In this review, we first define GenAI models and describe their multiple generation modalities; then, we explain and discuss their current and potential applications in Dentistry; and finally, we describe the challenges these new technologies impose in our area.

연구 동기 및 목표

• 생성형 AI(GenAI)가 치의학 교육, 임상 실무, 환자 소통 및 연구 분야에서 현재와 미래에 걸쳐 어떻게 적용되고 있는지 분석하기.
• GenAI를 치의학 워크플로우에 통합함에 따라 발생하는 주요 윤리적, 기밀성 및 기술적 과제를 식별하고 논의하기.
• 학생 및 전문가들이 GenAI에 과도하게 의존할 경우 임상 판단력과 비판적 사고 능력이 떨어질 수 있는 위험을 검토하기.
• AI 리터러시와 기관 지침의 역할이 치의학 분야에서 GenAI를 책임감 있게 효과적으로 사용하는 데 어떻게 기여하는지 평가하기.
• 치의학 연구 및 환자 치료 분야에서 GenAI 모델을 윤리적이고 안전하게 구현하기 위한 프레임워크 제공하기.

제안 방법

• 생성형 AI(GenAI)의 텍스트, 이미지 및 다중모odal 생성 기능을 중심으로 치의학 분야에서의 기존 문헌과 응용 사례를 체계적으로 검토.
• Llama 3 및 ChatGPT와 같은 GenAI 모델을 학술적 글쓰기 및 언어 다듬기에 적용한 분석을 수행하며 인간의 감독을 유지.
• 프롬프트 기반 학습과 임상 질문에 대한 실시간 응답 생성을 통해 GenAI가 치의학 교육에서 수행하는 역할 평가.
• 이미지 생성 기반 진단 지원 및 치료 계획 보조 기능을 포함한 GenAI의 진단 지원 응용 분석.
• 데이터 기밀성, 편향 완화 및 AI 출력의 투명성에 관한 윤리적 프레임워크 및 정책 지침 검토.
• 책임감 있는 사용과 GenAI 출력의 비판적 평가를 촉진하기 위한 AI 리터러시 프로그램 및 교육 모델 평가.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생성형 AI는 현재 치의학 교육에서 학생의 학습과 임상 사고를 어떻게 지원하고 있는가?
• RQ2 환자 진단, 치료 계획 및 소통 분야에서 GenAI의 주요 임상적 및 행정적 응용은 무엇인가?
• RQ3 치의학 분야에서 환자 데이터를 활용해 GenAI 모델을 훈련시킬 경우 발생하는 윤리적 및 기밀성 과제는 무엇인가?
• RQ4 GenAI에 대한 과도한 의존은 치의학 실무에서 임상 의사결정 및 비판적 사고를 어떻게 약화시킬 수 있는가?
• RQ5 치의학 분야에서 AI 리터러시와 책임감 있는 GenAI 사용을 촉진하기 위해 필요한 기관 및 교육 전략은 무엇인가?

주요 결과

• Llama 3 및 ChatGPT와 같은 GenAI 모델은 학술적 글쓰기의 언어적 정확성과 독해력을 향상시키는 데 사용되며, 저자들이 내용 전반에 대해 최종 책임을 져야 한다.
• GenAI는 치의학 교육에서 지식에 즉각적인 액세스를 가능하게 하여 학생들이 복잡한 임상 질문에 대해 즉각적인 자연어 기반 응답을 받을 수 있도록 한다.
• 임상 환경에서는 텍스트 입력으로부터 이미지 및 텍스트 출력을 생성함으로써 진단 및 치료 계획 지원을 통해 효율성과 의사결정 지원을 향상시킨다.
• 윤리적 리스크로는 데이터 기밀 유출, 알고리즘 편향 및 투명성 부족이 있으며, 특히 민감한 환자 데이터를 기반으로 모델을 훈련시킬 경우 더욱 심각하다.
• GenAI에 대한 과도한 의존은 사용자가 AI 출력을 검증하거나 맥락화하지 못할 경우 비판적 사고력과 임상 판단력을 약화시킬 수 있다.
• 책임감 있는 사용, 편향 완화 및 임상 및 학술적 정당성을 유지하기 위해 AI 리터러시 프로그램과 명확한 기관 지침이 필수적이다.