운동 및 스포츠 의학에서 발생형 및 대규모 인공지능: 서술적 고찰

생성형 인공지능(AI), 특히 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 능력과 접근성이 빠르게 발전하여 개인 맞춤형 의료를 위한 새로운 패러다임을 창출하고 있다. 임상 의사 결정에 복잡한 생리학적 데이터 통합, 개별화된 프로그래밍 및 환자 중심 소통이 필요한 운동 및 스포츠 의학 분야에서 생성형 AI는 워크플로우 향상을 위한 변혁적 잠재력을 제공한다. 이 서술적 고찰은 (1) 개인 맞춤 운동 처방, (2) 수행 능력 향상 및 훈련 지원, (3) 임상 재활 및 질병 관리, (4) 생활 습관 변화, (5) 교육 및 소통, (6) 부상 예방, (7) 데이터 분석의 7가지 핵심 영역에 걸친 현재의 적용, 장점 및 한계를 종합한다. LLM은 심장 및 근골격 재활 상황에서 중간에서 높은 임상지침 준수를 가진 구조화된 운동 처방 및 재활 프로토콜을 생성할 수 있었으며, 환자 교육 콘텐츠는 우수한 가독성과 임상 관련성 평가를 받았다. 또한 프롬프트 엔지니어링 및 웨어러블 통합 폐쇄 루프 시스템과 같은 방법론적 발전은 개인화 및 실시간 적응성을 향상시켰다. 환자 소통 분야에서 생성형 AI 도구는 높은 사실 일관성을 가진 읽기 쉬운 교육 자료를 생성했으나, 동반 질환 선별, 개별 안전성 검증 및 문화-언어적 맥락화와 관련된 과제는 여전히 존재한다. 궁극적으로 생성형 AI는 운동 및 스포츠 의학 내에서 초기 초안 가속기 및 생산성 증폭기 역할을 할 것으로 기대된다. 그러나 전문가 감독, 엄격한 임상 검증 및 견고한 거버넌스 체계는 이 접근 방식을 의료 현장에 안전하고 효과적으로 통합하기 위한 필수 전제 조건으로 남아 있다.