[논문 리뷰] Health Care Crowds: Collective Intelligence in Public Health

John Prpić|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 10.

Open Source Software Innovations참고 문헌 40인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 공중보건 분야에서 집단지능을 활용한 컨소시엄을 조사하며, 건강 증진, 연구, 유지 분야에서의 응용을 파악하기 위해 110개의 연구를 분석한다. 세 가지 형태의 컨소시엄—전문가 기반, 개방형, 하이브리드—모두 효과적으로 사용되고 있음을 확인했으며, 향후 공중보건 혁신과 연구 설계에 미치는 영향을 제시한다.

ABSTRACT

For what purposes are crowds being implemented in health care? Which crowdsourcing methods are being used? This work begins to answer these questions by reporting the early results of a systematic literature review of 110 pieces of relevant research. The results of this exploratory research in progress reveals that collective intelligence outcomes are being generated in three broad categories of public health care; health promotion, health research, and health maintenance, using all three known forms of crowdsourcing. Stemming from this fundamental analysis, some potential implications of the research are discussed and useful future research is outlined.

연구 동기 및 목표

• 의료 환경에서 컨소시엄이 사용되는 목적을 이해하는 것.
• 현재 공중보건 응용 분야에서 사용되고 있는 컨소시엄 방법의 유형을 특정하는 것.
• 주요 공중보건 분야인 건강 증진, 건강 연구, 건강 유지 분야에서의 집단지능 결과를 분류하는 것.
• 이러한 발견이 향후 공중보건 연구 및 시스템 설계에 미치는 영향을 검토하는 것.
• 초기 체계적 리뷰 결과를 바탕으로 실천 가능한 향후 연구 방향을 제시하는 것.

제안 방법

• 공중보건 분야의 컨소시엄과 관련된 110편의 동료심사 논문을 대상으로 체계적 문헌 리뷰를 수행했다.
• 응용 분야 기반으로 연구를 분류했다: 건강 증진, 건강 연구, 건강 유지.
• 컨소시엄 방법을 세 가지 형태로 분류했다: 전문가 컨소시엄, 개방형 컨소시엄, 하이브리드 컨소시엄.
• 보고된 결과 및 구현 전략을 분석하여 패턴과 추세를 파악했다.
• 공중보건 실무 및 연구에 대한 주제적 함의로 통합된 결과를 도출했다.
• qualitative thematic analysis 접근법을 사용하여 검토된 문헌 간 해석과 일반화를 수행했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공중보건 맥락에서 컨소시엄을 구현하는 데 주로 사용되는 목적은 무엇인가?
• RQ2 공중보건 응용 분야에서 가장 흔한 컨소시엄 방법은 전문가 기반, 개방형, 또는 하이브리드 중 어느 것인가?
• RQ3 다양한 공중보건 분야에서 집단지능 결과는 어떻게 생성되고 있는가?
• RQ4 현재 공중보건 분야에서 컨소시엄을 사용함에 있어 특정된 주요 과제와 기회는 무엇인가?
• RQ5 공중보건 분야에서의 컨소시엄 현황을 바탕으로 제안되는 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 컨소시엄은 공중보건의 세 가지 주요 분야—건강 증진, 건강 연구, 건강 유지—에서 사용되고 있다.
• 모든 세 가지 형태의 컨소시엄—전문가 기반, 개방형, 하이브리드—가 공중보건 응용 분야에서 활발히 활용되고 있다.
• 가장 흔한 응용 분야는 건강 증진이며, 그 다음으로 건강 연구, 건강 유지 순서이다.
• 연구는 집단지능을 활용한 공중보건 혁신, 특히 데이터 수집 및 문제 해결 분야에서 점점 증가하는 추세를 확인했다.
• 공중보건 분야에서 집단지능 결과를 평가하거나 비교하기 위한 표준화된 프레임워크가 뚜렷하게 부족하다.
• 연구 결과는 향후 연구가 방법론적 엄밀성, 윤리적 고려사항, 그리고 구현 가능하고 확장 가능한 모델에 초점을 맞춰야 한다고 제안한다.