본 논문은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 의학적으로 부정확한 정보(오류, 잘못된 정보, 환각)를 탐지, 수정 및 완화하는 잠재력과 과제를 탐구하는 scoping review입니다. 2020년부터 2024년까지 5개의 데이터베이스에서 연구를 분석하여 NLP를 의학적으로 부정확한 정보 해결에 사용하는 연구를 선별하고, 주제, 과제, 문서 유형, 데이터셋, 모델 및 평가 지표별로 분류하였습니다. 오류 탐지, 오류 수정, 잘못된 정보 탐지, 잘못된 정보 수정, 환각 탐지, 환각 완화 등의 과제에서 NLP의 잠재력을 보여주지만, 데이터 프라이버시, 맥락 의존성, 평가 표준 등의 과제가 남아있음을 확인하였습니다. 결론적으로 의학적으로 부정확한 정보를 해결하기 위한 NLP 적용의 발전을 강조하면서 지속적인 과제 해결의 필요성을 강조하고, 실제 데이터셋 개발, 맥락적 방법 개선, 환각 관리 개선에 중점을 두어야 함을 제시합니다.
