간호대 및 지능정보융합 전공 연구팀, HCI 국제학회 CHI 2026 발표 새글 첨부파일 있음

서울대학교 간호대학·지능정보융합학과 학생들로 이뤄진 연구팀이 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인 ACM CHI 2026 구두 발표 트랙에 채택되어 연구를 발표하였다.

북한이탈주민이 병원에서 "차마 묻지 못하는" 어려움 밝히고 AI 기반 진료 준비 도구 제안

본 연구는 북한이탈주민이 한국 사회 정착 이후에도 의료기관 이용 과정에서 증상 설명, 의료진과의 상호작용, 남북한 언어 차이 등 복합적인 장벽을 경험할 수 있다는 문제의식에서 출발하였다. 연구팀은 북한이탈주민 10명을 대상으로 병원 방문 전후의 환자 여정을 조사하고, 실제 진료실에서 의사와 상담하는 단계에서 핵심적인 어려움이 나타날 수 있음을 확인하였다.

연구팀은 이러한 어려움을 지원하기 위해 병원 방문 전 AI 의사와의 예행연습을 통해 증상과 질문을 정리할 수 있는 모바일 프로토타입 'MediBridge'를 개발하였다. MediBridge는 사용자가 진료 전 자신의 증상, 걱정, 질문을 대화형으로 정리하도록 돕고, 이를 바탕으로 실제 의료진에게 전달할 수 있는 'Helper Note'를 생성한다.

연구팀은 북한이탈주민 15명을 대상으로 MediBridge의 사용 경험을 평가하였다. 평가 결과, 참여자들은 MediBridge가 자신의 증상을 더 명확하게 표현하고, 의료진과의 상담에서 느끼는 사회·문화적 부담과 언어적 불안을 줄이는 데 도움이 될 가능성이 있다고 응답하였다.

본 연구는 북한이탈주민의 의료 적응 문제를 개인의 정보 부족이나 의사소통 능력의 문제로만 보지 않고, 환자 여정 전반에서 발생하는 제도적·언어적·사회문화적 장벽의 문제로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 AI 기반 의료 지원 기술이 취약계층의 진료 준비와 의사소통을 보조하는 방향으로 활용될 수 있음을 제시하였다.

제1저자인 송형우 연구원(서울대 지능정보융합학과 박사과정)은 "북한이탈주민은 남한 사회에서 의료서비스를 이용하는 과정에서 언어, 제도, 관계적 부담이 겹친 어려움을 경험할 수 있다"며, "이번 연구는 이들이 진료실에서 '차마 묻지 못하는' 질문과 설명의 어려움에 주목했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 또한 "AI 기술은 의료진을 대체하는 것이 아니라, 환자가 진료 전에 자신의 증상과 질문을 정리하고 더 안전하게 말할 수 있도록 돕는 방향으로 활용될 수 있다"고 설명하였다.

논문 링크: https://doi.org/10.1145/3772318.3790752

학문적 의의
이번 연구는 북한이탈주민의 의료 경험을 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 보건의료정보학, 통일·평화 연구의 관점에서 함께 분석한 융합 연구라는 점에서 의의가 있다. 기존 연구가 건강 상태나 의료 이용 실태를 주로 다루었다면, 본 연구는 병원 방문 전후의 환자 여정 속에서 실제로 어떤 상호작용 문제가 발생하는지 구체적으로 살펴보았다. 또한 MediBridge를 통해 이주민, 고령자, 의료 문해력이 낮은 환자 등 다양한 집단을 위한 포용적 의료기술 설계의 가능성을 제시하였다.

[부록 1] 연구진 명단
- 송형우 (서울대학교 지능정보융합학과)
- 김정하 (서울대학교 간호대학)
- 김민주 (서울대학교 간호대학)
- 곽두형 (서울대학교 간호대학)
- 신민정 (서울대학교 지능정보융합학과)
- 서봉원 (서울대학교 지능정보융합학과 교수)
- 정형구 (서울대학교 간호대학 교수)

[부록 2]
- 관련 정보 논문 제목: "I Should Know, But I Dare Not Ask": From Understanding Challenges in Healthcare Journeys to Deriving Design Implications for North Korean Defectors' Adaptation
- 링크: https://doi.org/10.1145/3772318.3790752
- 학술대회 정보: ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2026)