인간 지성의 방주가 되기까지

AI 시대를 표류하는 모든 위버맨쉬에게 이 글을 바…..칠 정도의
멋진 글들을 쓸 수 있는 날이 오길 바라며
– 오류에 대한 정정, 의견, 그 외 건의 사항 등 언제나 환영입니다 –

1. 젠더 혁신(gender innovation)과 젠더 밸런스(gender balance)는 다른 것이다

• 젠더 밸런스: 기계적인 중립, 평균(임상 시험을 설계할 때에 남성과 여성이 반반을 맞추는 것)
• 젠더 혁신

2. 젠더 혁신을 하는 것은 어렵고 불편하다

• 동물시험을 수행할때에도 성을 통제해서 기르고 동물시험실을 운영하는것부터 추가적인 버든이다.
• 이미 기존의 연구들이 너무 많이 white, male 을 대상으로 진행되고 있다. 꼭 의학 임상 연구가 대상이 아니라, 이미지 인식, 음성 인식부터도 백인 남성의 데이터를 가장 많이 사용한다(google, 아마존)
• 생성형 AI 한테 먹여봤더니 아직 젠더 관련한 학습은 충분히 되지 않은것 같다(센터 소장님). 우리가 이런 데이터를 많이 만들어야 거대 AI 가 학습을 하지 않을까? (That’s what I’m talking about)
• (gender bias 의 대표적인 예시) AI Face recognition algorithm 을 보아도 백인 남성은 99% 수준으로 인식하는 반면, 여성은 더 잘 인식 못하고(error 10~20%), 유색인종은 더하다 (+ 10%p), 음성 인식도 마찬가지였음.

3. 자살률과 성별간 차이(Health equity)

• 캐나다 사망률 1:3, 한국 사망률 15.9:35.5 (10만명 당, 남성:여성)
• 남자와 여자의 자살 원인이 매우 차이가 남(emotional vs 사회적 관계, 경제적 빈곤)
• 만약 우리가 자살 방지 스마트앱을 만든다고 하면, 남자와 여자를 다르게 공략해야 하는거 아닌가?
• Health care 관련 챗봇도 마찬가지임

4. 심혈관질환의 유병률 및 사망률에 대한 오해

• 바빌론 헬스케어 챗봇(헬스케어 챗봇 중 가장 선도주자였던 것)에 동일한 조건(심근경색 risk 가 있는 것 처럼 상황을 설명)의 남성/여성을 넣었더니 남자는 응급실을 가라고 하고, 여자는 집에서 쉬어보라고 하더라
• Why? 전통적으로 남자가 심혈관질환 위험요인이 더 높다는 연구가 많아서.
• 사실은 마냥 그렇지는 않다. 실제 심혈관질환 유병률 및 사망률을 비율로 보면 남자가 여자보다 2배 가량 높지만, 사망자 수를 보면 남성보다 여성이 수 배 까지도 높다(통계의 오류??)

5. 우리나라는 올해(2025) Horizon Europe 준 회원국이 되었다. 이 때 성별 특성을 반영하는 연구설계가 반드시 명시되어야 해서, 국가과학기술법이 개정되었다. 잘 알아둬야 기회가 또 생기겠지?

>> 과학을 하는 이유는 세상을 이해하기 위해서인데, 세상의 구성대로 연구하는것이 좋지 않겠냐

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보건의학분야에서 제안할 수 있는 연구방법론은 어떤게 있을까!

코호트 연구 사례와 함께(다음 시간에…)