작업치료에서의 생성형 인공지능 적용에 대한 주제범위 문헌고찰 = A Scoping Review of Generative Artificial Intelligence Applications in Occupational Therapy

국문 초록 (Abstract)

최근 인공지능은 빠르게 발전하고 의료 분야에서의 역할이 점점 중요해지고 있다. 인공지능은 광범위한 용어로서 컴퓨터나 다른 기계가 지능적인 행동을 보이거나 모방하는 능력을 의미한다. 인공지능은 기계학습（machine learning）과 딥러닝（deep learning）에 이어서 생성형 인공지능（generative artificial intelligence）으로 발전하였다. 생성형 인공지능은 대규모 언어 모델을 이용해 인간과 자연스러운 언어적 상호작용이 가능하고, 요구에 맞춰 콘텐츠를 맞춤형으로 생성할 수 있다. ChatGPT（OpenAI）, Gemini（Google）, Claude（Anthropic）, Llama（Meta）와 같은 챗봇들이 출현하면서 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 콘텐츠 생성 능력, 자연어 기반의 상호작용, 넓은 범용성과 같은 장점으로 대중에게 관심을 받고 있고 생성형 인공지능을 적용한 연구가 여러 분야에서 증가하고 있는 만큼, 작업치료에서 생성형 인공지능이 어떻게 적용되고 있는지 분석하고 종합적으로 이해하는 것에 목적이 있다.
본 연구는 2022년부터 2025년까지 발표된 생성형 인공지능과 관련된 작업치료 분야 연구 논문을 검색하였고, Arksey와 O'Malley가 제시한 주제범위 문헌고찰의 단계와 PRISMA-ScR（주제범위 문헌고찰 수행지침）을 바탕으로, 총 14편의 연구를 선정하여 분석하였다.
첫째, 연구 연도별 분석에서 2024년부터 5편의 연구（35.7%）가 발표되고 2025년에는 9편의 연구（64.3%）가 발표되어 연구 건수가 증가하는 경향을 보였다. 둘째, 주제별 분석에 따르면 생성형 인공지능 활용효과 5편（35.7%）, 생성형 인공지능 성능 검증 4편（28.6%）, 생성형 인공지능에 대한 인식 조사 3편（21.4%）, 작업치료사와 생성형 인공지능 비교가 2편（14.3%）으로 확인되었다. 셋째, 연구 방법은 양적 연구, 질적 연구, 혼합 연구, 체계적 고찰로 분류하여 분석하였다. 혼합 연구가 7편（50.0%）, 양적 연구 6편（42.9%）, 질적 연구가 1편（7.1%）, 체계적 고찰은 없었다. 넷째, 연구 대상은 생성형 인공지능, 작업치료 학생, 작업치료사, 클라이언트로 구분하였고 여러 연구 대상이 한 연구에 같이 포함되는 경우 중복으로 포함하였다. 분석 결과 생성형 인공지능이 7건（46.7%）으로 가장 많은 비중을 차지하였으며, 작업치료 학생 5건（33.3%）, 작업치료사 2건（13.3%）, 클라이언트 1건（6.7%）이었다.
본 연구가 가지고 있는 의의는 작업치료 분야에서 생성형 인공지능 적용에 대한 연구 동향을 종합적으로 분석하여 후속 연구에 대해 기초자료를 제공하는 것에 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, artificial intelligence（AI） has advanced rapidly, and is playing an increasingly important role in the healthcare sector. AI broadly refers to the ability of computers or machines to exhibit or simulate intelligent behavior. The field has evolved from machine learning and deep learning to generative artificial intelligence. Generative AI utilizes large language models（LLMs） to enable natural language interaction with humans and generate customized content upon request. With the advent of chatbots such as ChatGPT（OpenAI）, Gemini（Google）, Claude（Anthropic）, and Llama（Meta）, AI has become highly accessible to the general public. Given the growing interest in its content generation capabilities, natural language interaction, and versatility, along with the increasing volume of related research, this study aims to analyze and comprehensively understand how generative AI is being applied within the field of occupational therapy. Following the scoping review framework proposed by Arksey and O'Malley and the PRISMA-ScR guidelines, this study selected and analyzed a total of 13 studies related to generative AI in occupational therapy published between 2022 and 2025.
The analysis yielded the following results. First, five studies（38.5%） were published in 2024 and eight studies（61.5%） in 2025, indicating a clear upward trend in research activity. Second, thematic analysis showed that five studies（35.7%） focused on the effectiveness of generative AI, four（28.6%） on performance validation, perceptions of generative AI for three studies （21.4%） and two studies （14.3%） on comparisons between occupational therapists. Third, There were seven mixed methods studies（50.0%）, six quantitiative studies（42.9%）, one qualitative study（7.7%）, while no systematic reviews were identified. Fourth, research subjects were categorized into generative AI, occupational therapy students, occupational therapists, and clients, with subjects counted multiple times where a study involved more than one category. Generative AI itself was the most frequent subject（7 cases, 46.7%）, followed by occupational therapy students（5 cases, 33.3%）, occupational therapists（2 cases, 13.3%）, and clients（1 cases, 6.7%）.
This study is significant in that it provides foundational data for future research by comprehensively analyzing current trends in the application of generative AI within the field of occupational therapy.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 필요성 1
• 2. 연구의 목적 3
• Ⅱ. 이론적 배경 4
• 1. 생성형 인공지능 4
• 2. 스마트 작업치료 7
• 3. 주제범위 문헌고찰（Scoping review） 8
• Ⅲ. 연구 방법 11
• 1. 연구 질문 설정 12
• 2. 관련 문헌 검색 13
• 3. 문헌 선정 14
• 4. 자료 기입 16
• Ⅳ. 연구 결과 21
• 1. 연구 연도별 분석 21
• 2. 주제별 분석 22
• 3. 연구 방법별 분석 23
• 4. 연구 대상별 분석 24
• Ⅴ. 고찰 25
• 1. 연구 방법에 대한 고찰 25
• 2. 연구 결과에 대한 고찰 27
• Ⅵ. 결론 30
• 참고문헌 31
• 영문초록 40