- 건강형평성 연구자를 위한 AI 방법론: 윤리에서 기계학습·LLM·Claude 활용까지 -
인공지능은 방대한 보건자료를 분석하고 건강불평등의 양상과 원인을 보다 정교하게 파악할 수 있는 새로운 방법론으로 주목받고 있습니다. 그러나 AI가 기존 자료의 편향과 사회적 불평등을 그대로 재생산하거나 특정 집단을 분석과 의사결정에서 배제할 가능성도 함께 고려해야 합니다. 2026년 건강형평성학회 하계 방법론 세미나에서는 건강형평성의 관점에서 연구자가 반드시 검토해야 할 알고리즘 편향, 자료의 대표성, 개인정보 보호와 윤리적 책임을 살펴봅니다. 아울러 기계학습, 대규모 언어모형(LLM), Claude를 활용한 보건자료 분석 방법을 강의와 실습을 통해 소개하며, AI를 단순한 분석 도구가 아니라 건강불평등을 발견하고 완화하기 위한 연구 방법으로 활용할 수 있는 가능성을 함께 모색합니다.
2026년 한국건강형평성학회 하계연수강좌
- 건강형평성 연구자를 위한 AI 방법론: 윤리에서 기계학습·LLM·Claude 활용까지 -
인공지능은 방대한 보건자료를 분석하고 건강불평등의 양상과 원인을 보다 정교하게 파악할 수 있는 새로운 방법론으로 주목받고 있습니다. 그러나 AI가 기존 자료의 편향과 사회적 불평등을 그대로 재생산하거나 특정 집단을 분석과 의사결정에서 배제할 가능성도 함께 고려해야 합니다. 2026년 건강형평성학회 하계 방법론 세미나에서는 건강형평성의 관점에서 연구자가 반드시 검토해야 할 알고리즘 편향, 자료의 대표성, 개인정보 보호와 윤리적 책임을 살펴봅니다. 아울러 기계학습, 대규모 언어모형(LLM), Claude를 활용한 보건자료 분석 방법을 강의와 실습을 통해 소개하며, AI를 단순한 분석 도구가 아니라 건강불평등을 발견하고 완화하기 위한 연구 방법으로 활용할 수 있는 가능성을 함께 모색합니다.
내 용:
강신우 박사/서울대학교
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