2026년 《헬스케어 테크놀로지 레터스》에 실린 검토 연구는 임상 환경 밖에서 장기 질환 정보를 제공하는 환자용 대규모 언어 모델(LLM)을 다룬 횡단면 연구 24건을 종합했습니다. 연구진은 2025년 4월부터 5월까지 MEDLINE, CINAHL, EMBASE, 웹 오브 사이언스를 검색하고 PRISMA 지침에 따라 연구를 검토했으며, 의료진 지원용 도구는 제외했습니다.

검토 대상 연구에서 LLM은 일반 건강 주제에는 좋은 성능을 보였지만, 전문 정보에 답하는 데 어려움을 겪었고 복잡한 답변에 신뢰하기 어려운 인용을 자주 포함했습니다. 검토진은 부정확한 정보, 부족한 공감, 건강 불평등 악화 우려를 확인했습니다. 법적 문제 분석은 주로 책임 소재와 동의에 초점을 두었습니다.

저자들은 기술적 한계와 의료기기 분류 및 안전 의무를 둘러싼 규제 공백이 환자에게 위험을 줄 수 있다고 밝혔습니다. 이들은 명확한 책임 체계를 마련하고 LLM을 전문가의 임상 조언을 대체하는 대신 보완하는 도구로만 사용하라고 권고했습니다. 또한 전문 에이전트들이 협력해 정보를 검증하고, 기호적으로 추론하며, 엄격한 데이터 거버넌스 아래 환자 건강 기록에 접근하는 에이전트 기반 LLM 구조에 관한 연구를 촉구했습니다.

2026년 《헬스케어 테크놀로지 레터스》에 실린 검토 연구는 임상 환경 밖에서 장기 질환 정보를 제공하는 환자용 대규모 언어 모델(LLM)을 다룬 횡단면 연구 24건을 종합했습니다. 연구진은 2025년 4월부터 5월까지 MEDLINE, CINAHL, EMBASE, 웹 오브 사이언스를 검색하고 PRISMA 지침에 따라 연구를 검토했으며, 의료진 지원용 도구는 제외했습니다.

검토 대상 연구에서 LLM은 일반 건강 주제에는 좋은 성능을 보였지만, 전문 정보에 답하는 데 어려움을 겪었고 복잡한 답변에 신뢰하기 어려운 인용을 자주 포함했습니다. 검토진은 부정확한 정보, 부족한 공감, 건강 불평등 악화 우려를 확인했습니다. 법적 문제 분석은 주로 책임 소재와 동의에 초점을 두었습니다.

저자들은 기술적 한계와 의료기기 분류 및 안전 의무를 둘러싼 규제 공백이 환자에게 위험을 줄 수 있다고 밝혔습니다. 이들은 명확한 책임 체계를 마련하고 LLM을 전문가의 임상 조언을 대체하는 대신 보완하는 도구로만 사용하라고 권고했습니다. 또한 전문 에이전트들이 협력해 정보를 검증하고, 기호적으로 추론하며, 엄격한 데이터 거버넌스 아래 환자 건강 기록에 접근하는 에이전트 기반 LLM 구조에 관한 연구를 촉구했습니다.