사이언스紙 보도에 따르면, 전 세계 의대생과 젊은 연구자들이 TriNetX 같은 대규모 전자의무기록(EHR) 데이터베이스를 이용해 부실하고 오해를 부르는 관찰 연구를 대량으로 양산하고 있다. 수억 명의 환자 데이터에 누구나 손쉽게 접근할 수 있게 되면서, 명확한 가설이나 통계적 엄밀함 없이 '두 변수의 상관관계'를 마구 돌려 논문 실적을 쌓는 행태가 퍼졌다. 문제는 이런 연구가 교란변수 통제나 검증이 부실해 잘못된 의학적 결론으로 이어질 수 있다는 점이다. 레지던트 지원 등 경쟁에서 논문 수가 평가 기준이 되면서 '실적용 양산'이 구조적으로 부추겨진다. IT 종사자에게 시사하는 바가 크다. 데이터 접근성과 AI 도구가 진입 장벽을 낮출수록, 결과물의 양보다 질·재현성·검증을 담보하는 장치가 중요해진다. 누구나 분석할 수 있다는 것이 누구나 신뢰할 결과를 낸다는 뜻은 아니다. 도구의 민주화는 곧 검증 책임의 민주화이기도 하다.
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