고혈압 복약 관리 챗봇 : 환자는 무엇을 기대할까?
혼합분석방법론을 활용한 챗봇에 대한 니즈와 인식
지난 리뷰에 이어서, 이번에도 고혈압 복약 관리를 위한 챗봇에 대한 논문입니다. 고혈압 복약 지도를 위한 챗봇에 대해 환자가 가지고 있는 인식과 니즈에 대해 혼합분석방법(Mixed methods)을 사용한 연구입니다.
혼합분석방법은 한 연구 안에서 질적연구과 양적연구을 같이 수행함으로써 연구 질문에 대한 답을 이끌어내고자 하는 방법론입니다. 연구하는데 부담이 되기는 하지만, 질적연구과 양적연구가 가진 약점을 잘 보완해줄 수 있는 방법론이지 않을까 싶습니다.
Introduction
고혈압은 대표적인 만성질환이지만, 미국에서 고혈압 환자 복약 조절률은 절반 수준이라고 합니다. 고혈압 환자가 운동을 하거나 약을 먹는다고 효과가 바로 나타나지 않기 때문입니다. 디지털 헬스케어는 모바일 앱, 단문 메시지 같은 수단을 통해 고혈압 자가 관리를 향상시킨다고 알려져 있습니다.
챗봇도 활용될 수 있는 기술 중 하나입니다. 신체 활동이나 다이어트, 복약 순응도와 같은 분야에서도 챗봇에 대한 긍정적인 효과를 확인한 바가 있습니다. 다만, 고혈압 관리 챗봇에 대한 사용자 인식이나 니즈에 대해 연구된 바는 별로 없습니다. 이에 본 연구에서는 고혈압 환자 복약관리와 관련해서 환자가 가진 정보에 대한 요구와 니즈를 확인하고자 합니다.
Methods
본 연구는 반구조화된 심층 인터뷰(in-depth semi-structured interview)와 자가 설문을 실시하여 각각 질적연구와 양적연구를 수행하고자 했습니다. 둘을 동시에 수행하는 Convergent mixed method design을 사용했습니다. 먼저 고혈압 약을 하나 이상 복용하는 환자 15명을 대상을 모집했고, 연령, 인종, 성별, 교육 수준 등이 잘 분포될 수 있도록 대상을 설정하였습니다.
연구진은 정보-동기-행동 모델(information-Motivation-Behavioral Skills Model)과 수정된 정보 수용 모델(United Theory of Acceptance and Use of Technology)을 사용하여 반구조화된 설문지를 구성하였습니다.
양적연구를 위해 사회경제 수준 관련 문항, 병력, 기술 사용 경험, 건강이해력(health literacy), 약물치료 효능감(medication self-efficacy)과 순응도에 대한 장애물에 대해 질문하였습니다. 약물치료 효능감은 PROMIS(The Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) Self-efficacy for Managing Medications and Treatments의 축약 버전을 사용하였고, 순응도에 대한 장애물은 The Adherence Starts with Knowledge 20 척도를 사용하였습니다.
인터뷰 자료는 오디오 파일을 옮겨서 NVivo 분석 프로그램을 사용하였으며, iterative applied thematic analysis를 사용하여 분석했습니다.
Result
질적분석에 의하면, 고혈압 자가 관리 챗봇에 대한 정보 요구는 약물정보(medication), 재처방(refills), 의사소통(communication with the care team), 건강생활습관(healthy lifestyle) 4가지로 구분될 수 있었습니다. 약물정보에는 현재와 과거 약물 복용 이력, 약물 복용 알람, 약물 정보와 부작용이 포함되었습니다. 재처방과 관련해서는 처방 알람(reminder), 재처방 가능 날짜, 만료 날짜에 대한 요구가 있었습니다. 환자 건강 데이터에 대한 의료진과 공유 및 스케줄 예약이 필요하다고 요청했습니다. 이외 디바이스를 통해 생활 습관을 추적하고 데이터에 기반하여 챗봇을 통해 격려를 받기를 원했습니다.
챗봇에 대한 인식과 관련해서는 기존 어플과 차별성에 대한 의구심이 있었습니다. 연령과 복용 약물 수에 따라 챗봇 필요성에 대해 다르게 인식했습니다. 상대적으로 약을 많이 복용하는 사람은 이미 복약 루틴이 생겼기 때문에 챗봇에 대한 필요성을 적게 느꼈습니다.
스마트폰 사용성 문제, 과도하거나 도움이 되지 않는 정보에 대한 문제, 과도한 요구, 사생활 침해 등이 챗봇 사용에 대한 장애물로 인식하고 있었습니다. 이에 반해 맞춤화, 편리성, 눈에 띄지 않음이 챗봇을 사용하는 촉진 요인으로 생각했습니다.
Discussion
고혈압 관리 챗봇에 대해 정보 요구와 니즈에 대해 확인을 할 수 있었고, 많은 부분 선행연구와 일치했습니다. 다만 환자에서 바라본 챗봇에 대한 요구는 사회인구학 특성 및 건강 수준 등에 따라 다양했습니다. 또한 선호하는 기능도 다르며, 메시지 제공 주기 등도 편차가 있었습니다.
유용성을 극대화하기 위해서는 포털, 약국 및 다른 건강 정보 앱과 통합할 수 있는 가능성에 대한 검토가 필요하다고 했습니다.
My Opinion
조금은 뻔해 보일 수 있는 결론이 나오긴 했지만, 학술적으로 챗봇에 대한 환자 니즈와 인식을 확인할 수 있는 논문으로 생각이 됩니다.
혼합분석방법을 사용하였는데, 상대적으로 질적분석에 높은 비중을 둔 반면, 양적분석에 대한 내용은 조금 미미했습니다. 특히 다양한 척도를 활용하여 약물효능감, 순응도, 건강이해력과 같은 내용을 측정하였는데, 분석을 조금 더 다양화해서 보여주는 게 의미가 있지 않았을까 싶습니다. Covergent mixed method design은 양적분석과 질적분석에 대한 결과를 한 표에 비교해서 보여준다면 효과적으로 결과를 제시할 수 있습니다.
리소스가 조금 더 충분했다면, 의료인이 요구하는 챗봇에 대해서도 인식과 니즈를 파악한다면 의미 있는 연구가 될 수 있습니다. 논의 부분에 챗봇에 대한 의료인의 인식 연구를 언급해주긴 했는데, 설문조사 방법이라, 이러한 심층 인터뷰가 함께 있으면 더 풍성한 결과를 도출할 수 있지 않을까 싶습니다.
Title :
Information needs and perceptions of chatbots for hypertension medication self-management: a mixed methods study
Authors :
Ashley C. Griffin, Zhaopeng Xing, Sean P. Mikles, Stacy Bailey, Saif Khairat, Jaime Arguello, Yue Wang, Arlene E. Chung
Publication :
JAMIA Open (2021)
