최근 병원과 연구 현장에서 AI 활용은 선택이 아니라 필수가 되고 있습니다. 논문 검색, 데이터 분석, 문헌고찰, 발표 자료 제작까지—이전에는 연구자가 수작업으로 처리하던 과정들이 이제는 AI 기반 워크플로우로 완전히 재편되고 있기 때문입니다.
지난 12월 3일, 국민건강보험 일산병원 임상간호 학술대회에서는 이러한 흐름을 반영해, 임상 연구자를 위한 AI 리터러시 특강이 진행되었습니다. 강의는 “AI로 리서치 워크플로우를 완성하다”라는 주제로 구성되었으며, 임상 현장에서 바로 활용할 수 있는 실전 중심의 내용이 큰 호응을 얻었습니다.
특강은 다음과 같은 흐름으로 진행됐습니다.
1. 연구 환경의 변화: 연구자는 ‘멀티플레이어’가 되었다
슬라이드에서도 강조되었듯이, PubMed에는 하루 평균 약 4,000~5,000편의 논문이 새롭게 등록됩니다. 연구자는 한정된 시간 속에서 논문 검색, 데이터 정리, 분석, 논문 작성, 발표자료 제작까지 수행해야 하며, 업무량은 폭발적으로 증가하는 상황입니다.
즉, AI를 사용하지 않으면 뒤처지는 시대가 아니라, AI를 써야 겨우 경쟁할 수 있는 시대가 되었습니다.
2. ChatGPT만으로는 부족하다: 연구 특화형 AI의 등장
특강에서는 ChatGPT만으로는 연구 업무를 완전히 커버하기 어렵다는 점을 짚으며, 임상 연구자가 반드시 알아두어야 할 도구들을 소개했습니다.
소개된 주요 AI
ChatGPT – 범용 생성형 AI
SciSpace – 논문 분석, PDF 요약, 데이터 추출, 문헌고찰 자동화
Felo – RAG 기반 실시간 분석, 멀티 PDF 비교, YouTube 요약
GenSpark – 연구질문 생성, 리서치 설계 구조화
Gemini – 문서 기반 분석, 고급 reasoning
Google NotebookLM – 업로드한 문서 기반 오디오 요약 및 인사이트 생성
각 도구가 가진 전문성이 달라, “조합할수록 연구 워크플로우가 강력해진다”는 것이 핵심 메시지였습니다.
3. 문헌 탐색: PubMed 검색에서 이미 AI는 시작된다
🔍 SciSpace Copilot
슬라이드에서는 PubMed 화면에 실시간으로 AI 패널이 붙은 장면이 등장합니다. Chrome 확장 프로그램만 설치하면:
논문 핵심 요약
Methods/Results 자동 분석
관련 논문 추천
Research Gap 분석
TL;DR 한 줄 요약
까지 PubMed 자체 화면에서 즉시 볼 수 있습니다.
특히 연구자들이 시도해보고 가장 만족도가 높았던 기능은 **“논문 간 비교 요약”**이었습니다. PDF 여러 개를 업로드하면 AI가 한 번에 공통점/차이점/핵심 데이터를 추출해 XLS로 정리해주어 문헌고찰 시간이 획기적으로 줄어듭니다.
4. PDF 분석: ‘Chat with PDF’가 만들어내는 새로운 연구 방식
SciSpace와 Felo는 PDF 분석 능력이 강력합니다.
문단별 요약
난해한 문장 쉽게 설명하기
Figure/Table 자동 분석
관련 논문 자동 탐색
핵심 개념만 추려내기
다국어 번역
오디오 팟캐스트로 변환
특히 임상시험 논문, 방법론 중심 논문, 복잡한 통계 그래프를 다룰 때 엄청난 시간 절약 효과가 드러납니다.
5. 초안 작성과 문장 다듬기: AI를 활용한 논문 Drafting
AI Writer 기능을 활용하면 다음이 자동화됩니다.
서론/방법/결과 초안 생성
Claim-Evidence 기반 논리 흐름 정돈
관련 인용문 자동 삽입
@기능으로 인용문서 불러오기
학술적 톤으로 문장 다듬기(Polishing)
임상 연구자 입장에서는 “원고의 0→1 시작 장벽”을 낮춰주는 가장 실용적인 기능으로 소개됐습니다.
6. 발표자료(PPT) 제작: PDF → Presentation 자동 변환
강의 후반에는 많은 참석자들이 놀랐던 AI 활용법이 소개되었습니다.
논문 PDF를 올리면 10분 만에 학회 발표용 PPT 초안을 자동 생성
연구 배경
방법론
Figure 변환
Key Message 슬라이드
논의/한계 정리
이 기능은 실제 임상 연구자들이 발표 자료 만드는 데 2~3일 걸리던 프로세스를 10분으로 줄여줍니다.
7. AI 활용 윤리: ‘어떻게 쓰는가’가 연구의 신뢰성을 좌우한다
특강은 AI 사용이 확대될수록 반드시 덧붙여야 하는 윤리적 원칙도 함께 강조했습니다.
핵심 원칙
Accuracy – AI가 생성한 내용의 정확성 책임은 연구자에게 있다
Honesty – 초안 작성·문장 교정 등에 AI 사용 시 투명하게 공개
Integrity – 연구 아이디어와 결론 도출은 연구자 본인의 역할
슬라이드에서는 Acknowledgement 예시 문장, Methods 섹션 기술 예시, 각주 처리 방식까지 구체적인 텍스트가 제시되었습니다.
이번 특강은 단순히 AI 도구를 ‘소개’하는 자리가 아니라, AI를 실제 임상 연구자의 리서치 워크플로우에 어떻게 활용할 수 있는가를 다룬 실무형 강의였습니다.
참석한 간호사, 임상 연구자분들 모두 “바로 내 업무에 적용할 수 있는 내용이었다”는 반응을 보였다는 점이 의미 있었습니다.
📩 ‘임상 연구자를 위한 AI 리터러시’ 특강이 필요하신가요?
병원, 연구실, 대학, 의학도서관 대상으로 맞춤형 AI Literacy 워크숍을 진행하고 있습니다. 관심 있으신 기관·연구자분들은 언제든 문의 주세요!
국민건강보험 일산병원 ‘임상간호 학술대회 AI Literacy 특강’ 리뷰
최근 병원과 연구 현장에서 AI 활용은 선택이 아니라 필수가 되고 있습니다. 논문 검색, 데이터 분석, 문헌고찰, 발표 자료 제작까지—이전에는 연구자가 수작업으로 처리하던 과정들이 이제는 AI 기반 워크플로우로 완전히 재편되고 있기 때문입니다.
지난 12월 3일, 국민건강보험 일산병원 임상간호 학술대회에서는 이러한 흐름을 반영해, 임상 연구자를 위한 AI 리터러시 특강이 진행되었습니다.
강의는 “AI로 리서치 워크플로우를 완성하다”라는 주제로 구성되었으며, 임상 현장에서 바로 활용할 수 있는 실전 중심의 내용이 큰 호응을 얻었습니다.
특강은 다음과 같은 흐름으로 진행됐습니다.
1. 연구 환경의 변화: 연구자는 ‘멀티플레이어’가 되었다
슬라이드에서도 강조되었듯이, PubMed에는 하루 평균 약 4,000~5,000편의 논문이 새롭게 등록됩니다.
연구자는 한정된 시간 속에서 논문 검색, 데이터 정리, 분석, 논문 작성, 발표자료 제작까지 수행해야 하며, 업무량은 폭발적으로 증가하는 상황입니다.
즉, AI를 사용하지 않으면 뒤처지는 시대가 아니라, AI를 써야 겨우 경쟁할 수 있는 시대가 되었습니다.
2. ChatGPT만으로는 부족하다: 연구 특화형 AI의 등장
특강에서는 ChatGPT만으로는 연구 업무를 완전히 커버하기 어렵다는 점을 짚으며, 임상 연구자가 반드시 알아두어야 할 도구들을 소개했습니다.
소개된 주요 AI
ChatGPT – 범용 생성형 AI
SciSpace – 논문 분석, PDF 요약, 데이터 추출, 문헌고찰 자동화
Felo – RAG 기반 실시간 분석, 멀티 PDF 비교, YouTube 요약
GenSpark – 연구질문 생성, 리서치 설계 구조화
Gemini – 문서 기반 분석, 고급 reasoning
Google NotebookLM – 업로드한 문서 기반 오디오 요약 및 인사이트 생성
각 도구가 가진 전문성이 달라, “조합할수록 연구 워크플로우가 강력해진다”는 것이 핵심 메시지였습니다.
3. 문헌 탐색: PubMed 검색에서 이미 AI는 시작된다
🔍 SciSpace Copilot
슬라이드에서는 PubMed 화면에 실시간으로 AI 패널이 붙은 장면이 등장합니다.
Chrome 확장 프로그램만 설치하면:
논문 핵심 요약
Methods/Results 자동 분석
관련 논문 추천
Research Gap 분석
TL;DR 한 줄 요약
까지 PubMed 자체 화면에서 즉시 볼 수 있습니다.
특히 연구자들이 시도해보고 가장 만족도가 높았던 기능은 **“논문 간 비교 요약”**이었습니다.
PDF 여러 개를 업로드하면 AI가 한 번에 공통점/차이점/핵심 데이터를 추출해 XLS로 정리해주어 문헌고찰 시간이 획기적으로 줄어듭니다.
4. PDF 분석: ‘Chat with PDF’가 만들어내는 새로운 연구 방식
SciSpace와 Felo는 PDF 분석 능력이 강력합니다.
문단별 요약
난해한 문장 쉽게 설명하기
Figure/Table 자동 분석
관련 논문 자동 탐색
핵심 개념만 추려내기
다국어 번역
오디오 팟캐스트로 변환
특히 임상시험 논문, 방법론 중심 논문, 복잡한 통계 그래프를 다룰 때 엄청난 시간 절약 효과가 드러납니다.
5. 초안 작성과 문장 다듬기: AI를 활용한 논문 Drafting
AI Writer 기능을 활용하면 다음이 자동화됩니다.
서론/방법/결과 초안 생성
Claim-Evidence 기반 논리 흐름 정돈
관련 인용문 자동 삽입
@기능으로 인용문서 불러오기
학술적 톤으로 문장 다듬기(Polishing)
임상 연구자 입장에서는 “원고의 0→1 시작 장벽”을 낮춰주는 가장 실용적인 기능으로 소개됐습니다.
6. 발표자료(PPT) 제작: PDF → Presentation 자동 변환
강의 후반에는 많은 참석자들이 놀랐던 AI 활용법이 소개되었습니다.
논문 PDF를 올리면 10분 만에 학회 발표용 PPT 초안을 자동 생성
연구 배경
방법론
Figure 변환
Key Message 슬라이드
논의/한계 정리
이 기능은 실제 임상 연구자들이 발표 자료 만드는 데 2~3일 걸리던 프로세스를 10분으로 줄여줍니다.
7. AI 활용 윤리: ‘어떻게 쓰는가’가 연구의 신뢰성을 좌우한다
특강은 AI 사용이 확대될수록 반드시 덧붙여야 하는 윤리적 원칙도 함께 강조했습니다.
핵심 원칙
Accuracy – AI가 생성한 내용의 정확성 책임은 연구자에게 있다
Honesty – 초안 작성·문장 교정 등에 AI 사용 시 투명하게 공개
Integrity – 연구 아이디어와 결론 도출은 연구자 본인의 역할
슬라이드에서는 Acknowledgement 예시 문장, Methods 섹션 기술 예시, 각주 처리 방식까지 구체적인 텍스트가 제시되었습니다.
이번 특강은 단순히 AI 도구를 ‘소개’하는 자리가 아니라, AI를 실제 임상 연구자의 리서치 워크플로우에 어떻게 활용할 수 있는가를 다룬 실무형 강의였습니다.
참석한 간호사, 임상 연구자분들 모두 “바로 내 업무에 적용할 수 있는 내용이었다”는 반응을 보였다는 점이 의미 있었습니다.
📩 ‘임상 연구자를 위한 AI 리터러시’ 특강이 필요하신가요?
병원, 연구실, 대학, 의학도서관 대상으로 맞춤형 AI Literacy 워크숍을 진행하고 있습니다.
관심 있으신 기관·연구자분들은 언제든 문의 주세요!