미국 암 학회(ACS)가 주도한 새로운 대규모 종합 분석에서 연구자들은 인공지능(AI)을 활용하여 미국의 GoFundMe 크라우드펀딩 플랫폼에서 3분의 1 이상이 의료 재정적 어려움과 건강 관련 사회적 필요(HRSNs)를 명시적으로 공유한 fundraising 이야기를 발견함.
이 fundraising 이야기에는 주거 및 식량 불안정, 교통 장벽, 소득 손실, 병가 부족, 일과 학교의 중단과 같은 어려움이 포함됨. 이 연구 결과는 오늘 미국 의학 협회 저널(JAMA) 종양학에 발표됨.
"안타깝게도 재정적 어려움은 전국의 암 생존자들 사이에서 흔하며, 점점 더 많은 환자와 그 가족들이 개인 크라우드펀딩을 대체 자금 조달 수단으로 사용하게 만듦. 이러한 결과는 기본적인 의료 및 사회적 필요를 충족하는 데 있어 심각한 어려움을 보여주며, 미국의 안전망의 취약성을 강조함."
미국 암 학회의 건강 서비스 연구 수석 과학자이자 연구의 주 저자인 Dr. Zhiyuan "Jason" Zheng의 말.
연구진은 2021년 1월 1일부터 2023년 5월 31일까지의 모든 암 관련 fundraising 이야기 데이터를 분석함. 연구자들은 자연어 처리(NLP) 모델링(Open AI의 ChatGPT 3.5)을 활용하여 암 관련 크라우드펀딩 캠페인을 조사하고, 재정 지원의 이유에 대한 fundraising 이야기에서 의료 재정적 어려움과 HRSNs를 포함함. NLP의 발전 덕분에 연구자들은 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하고 통계 분석을 수행할 수 있었음.
연구 결과, 총 91,113개의 암 관련 크라우드펀딩 캠페인이 확인되었고, 2400만 개 이상의 단어가 분석됨. 개별 캠페인 특성에 대한 NLP 출력 비율은 나이(19.6%), 성별(61.1%), 결혼 상태(5.1%), 가족 규모(12.8%), 건강 보험 보장(18.3%), 고용 상태(20.6%), 부양 자녀와의 동거(16.4%), 학교 출석(9.2%) 등이었음. 79%는 암 유형에 대한 NLP 해석이 있었고, 진단 시기(33.9%), 새로운 암 대 재발 암 상태(43.3%), 암 관련 치료(52.6%), 진단부터 캠페인 시작까지의 시간(31%)에 대한 비율도 포함됨. 모든 fundraising 이야기 중 25.5%는 의료 재정적 어려움에 대한 NLP 출력을 가졌고, 24.1%는 HRSNs를 언급했음. 전체적으로 35.9%의 fundraising 이야기가 의료 재정적 어려움이나 HRSNs에 대한 NLP 출력을 가졌음.
연구의 수석 저자는 Dr. Robin Yabroff이며, 보고서에 기여한 다른 ACS 연구자들로는 Dr. Shaojun Yu, Dr. Farhad Islami, Dr. Jingxuan Zhao가 있음.
