This study conducts a comparative analysis of the ethical issues and social acceptance of artificial intelligence (AI)-based health risk prediction tools in the United States, the European Union (EU), South Korea, and China. While such tools offer transformative potential for early disease detection, personalized treatment, and healthcare resource optimization, they also pose significant ethical challenges, including concerns over data governance (privacy, security, consent), algorithmic integrity (bias, fairness), transparency and explainability, accountability, and the risk of discrimination. The findings indicate that while these regions share common concerns, they differ in their normative priorities: the EU emphasizes fundamental rights protection, the US focuses on health equity, China prioritizes social stability, and South Korea seeks a balance between innovation and regulation. Social acceptance also varies widely: China shows high optimism for medical AI, while the West expresses concerns, and South Korea remains cautious. Regulatory approaches reflect these differences, with the EU adopting comprehensive ex-ante regulation, the US favoring a sector-specific approach, China pursuing goal-oriented control, and South Korea implementing a risk-based framework. These variations are shaped by cultural norms, political structures, economic priorities, and technological readiness, offering key insights for global AI governance, international cooperation, and cross-border policy alignment.
이 연구는 인공지능(AI) 기반 건강위험 예측 도구의 윤리적 쟁점과 사회적 수용성 문제를 미국, 유럽 연합(EU), 한국, 중국을 중심으로 비교 분석한다. AI 예측 도구는 질병의 조기 발견, 맞춤 치료, 의료 자원 최적화 등 혁신적 잠재력을 지니지만, 데이터 거버넌스(프라이버시, 보안, 동의), 알고리즘 건전성(편향, 공정성), 투명성 및 설명가능성, 책임 소재 규명, 차별 가능성 등 복잡한 윤리적 과제를 동시에 제기한다. 분석 결과, 공통적으로 윤리적 우려를 공유하지만, 기본권 보호(EU), 건강 형평성(미국), 사회 안정(중국), 혁신-규제 균형(한국) 등 강조하는 가치에서 차이를 보였다. 사회적 수용성에서도 의료 AI에 대한 중국의 높은 낙관론과 미국과 EU의 우려와 한국의 신중론 등 차이를 나타냈다. 규제 방식에서도 EU의 포괄적 사전 규제, 미국의 분산적 접근, 중국의 목표 지향적 규제, 한국의 위험 기반 접근 등 서로 다른 특징을 보였다. 이러한 차이는 문화, 정치 시스템, 경제 전략, 기술 발전 속도 등 복합적 요인에 기인하며, 글로벌 AI 거버넌스, 국제 협력, 시장 통합에 중요한 함의를 지닌다.
This study aims to identify the key multidimensional predictors of frailty in community-dwelling older adults and propose strategies for frailty prevention and management at the community level. To achieve this, a decision tree analysis was conducted to explore the interactions among various frailty predictors based on a multidimensional frailty model and to identify key patterns that increase frailty risk. The study utilized data from the 2023 National Survey of Older Koreans, analyzing a total of 9,951 community-dwelling adults aged 65 and older. The results indicated that instrumental activities of daily living (IADL) were the most critical factor in distinguishing frailty status. Additionally, subjective health status, sleep quality, educational attainment, and nutritional status were identified as significant predictors of frailty among community-dwelling older adults. Based on these findings, this study proposes specific measures for frailty prevention in healthy older adults and early detection and intervention for pre-frail individuals. Furthermore, the findings can serve as foundational data for the development of a community-based integrated care system.
본 연구는 지역사회에 거주하는 노인의 노쇠 여부를 예측하는 주요 요인을 다차원적으로 규명하고, 이를 바탕으로 지역사회 차원의 노쇠 예방 및 관리 전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 의사결정나무 분석을 수행하여 다차원적 노쇠 모델을 기반으로 다양한 노쇠 예측 요인들의 상호작용을 탐색하고, 노쇠 위험을 높이는 주요 패턴을 규명하였다. 본 연구는 2023년 노인실태조사 자료를 활용하여 만 65세 이상 지역사회 거주 노인 총 9,951명의 자료를 분석하였다. 연구 결과, 노쇠 여부를 구분하는 가장 중요한 요인은 수단적 일상생활수행능력으로 나타났으며, 주관적 건강 상태, 수면의 질, 교육 수준, 영양 상태 등이 주요 예측 요인으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 건강군의 노쇠 예방과 전노쇠군의 조기 발견 및 개입을 위한 구체적인 방안을 제시하였다. 또한, 2026년 돌봄통합지원법 시행과 맞물려 지역사회 중심의 통합돌봄 체계 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.