AI 음성 인식 기술의 의료 분야 통합은 임상 업무 흐름과 환자-의료 제공자 간의 소통에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이 연구는 데이터셋과 연구가 자원이 풍부한 언어, 표준화된 악센트, 좁은 인구 통계 집단을 불균형적으로 선호하여 포용성에 심각한 차이가 있음을 보여줍니다. 이러한 편향은 AI 시스템이 소외된 집단의 말을 잘못 해석할 수 있으므로 의료 서비스 불평등을 지속시킬 위험이 있습니다. 본 논문은 의료 분야에서 AI 음성 기술에 대한 공정한 접근을 보장하기 위해 포괄적인 데이터셋 설계, 편향 완화 연구, 정책 프레임워크의 시급한 필요성을 강조합니다.