2강
PICO/PCC로 질문을 구조화하기
EBM의 절차가 아니라 무엇을 쓸지 칸으로 나누는 틀입니다. 그리고 그 칸이 AI가 넘지 못할 경계선이 됩니다.
EBM을 하려는 것이 아닙니다
PICO라는 말을 들으면 체계적 문헌고찰을 떠올리고, 그래서 "나는 그런 연구를 하는 게 아닌데"라며 넘기게 됩니다. 이 레슨에서는 다르게 씁니다.
PICO와 PCC는 무엇을 쓸지를 칸으로 나누는 틀입니다.
앞 레슨의 막막함을 떠올려 보십시오. 자료는 있는데 쓸 거리가 구조화되지 않아 첫 문장이 나오지 않았습니다. 칸을 나누면 각 칸이 곧 서론과 방법과 결과의 쓸 거리가 됩니다. 검색을 더 하기 전에 이 일을 먼저 합니다.
PICO — 비교가 또렷할 때
| 요소 | 무엇을 쓸 거리가 되는가 | 예 |
|---|---|---|
| P 대상 | 누구에 대해 쓰는가 | 성인 제2형 당뇨병 환자 |
| I 중재 | 무엇을 다루는가 | 챗봇 기반 자기관리 교육 |
| C 비교 | 무엇과 견주는가 | 통상 진료 또는 표준 교육 |
| O 결과 | 무엇을 보이는가 | 12주 HbA1c 변화 |
네 칸이 채워지면 검색어가 나오고, 넣고 뺄 기준이 생기고, 무엇을 주장할지가 정해집니다. 반대로 칸이 비어 있으면 검색 결과를 걸러 낼 방법이 없습니다.
AI를 다루는 연구라면 I 칸을 특히 조심하십시오
요즘 많은 연구가 AI 자체를 중재로 삼습니다. 이때 I 칸에 "AI"라고만 적으면 그 연구는 무엇을 비교했는지 말할 수 없게 됩니다. 최소한 다음을 적어야 합니다.
- 어떤 모델을, 어떤 버전으로 썼는가
- 무엇을 입력했고 무엇을 출력으로 받았는가
- 사람이 어디에 개입했는가
"GPT를 활용한 교육"과 "GPT-4o에 표준화된 환자 시나리오를 입력하고 전공의가 답변을 검토·수정한 교육"은 전혀 다른 중재입니다. 1년 뒤 재현하려는 사람에게는 후자만 의미가 있습니다.
PCC — 비교가 아직 서지 않을 때
새로운 주제에서는 비교 대상 자체가 없습니다. 무엇이 알려졌고 무엇이 비어 있는지부터 그려야 합니다. 이때 쓰는 틀이 PCC입니다.
| 요소 | 무엇을 정하는가 | 예 — AI를 활용한 SDM 교육 |
|---|---|---|
| P 대상·문제 | 누구의 어떤 문제인가 | 보건의료 전문직 학습자, 임상의, 교육자 |
| C 개념 | 어떤 개념을 다루는가 | AI 기반 교육, 시뮬레이션, 코칭, 평가, 피드백 |
| C 맥락 | 어떤 맥락에서인가 | SDM 교육, 의사소통 훈련, 환자중심 결정대화 |
PCC는 약한 질문이 아닙니다. 아직 합성할 수 없는 근거를 정직하게 다루는 방법입니다. 정의도 측정도 안전성 지표도 제각각인 신생 주제에서 억지로 PICO를 세우면, 존재하지 않는 비교를 만들어 내게 됩니다.
이 칸들이 AI의 경계선입니다
여기가 이 레슨의 핵심입니다. PICO와 PCC는 검색 전에 문장을 정리하는 요령이 아닙니다.
칸을 채우는 일은 AI가 넘지 못할 주장의 경계선(claim boundary)을 긋는 일입니다.
칸이 흐리면 AI는 빈칸을 스스로 채웁니다. 대상을 슬쩍 넓히고, 비교를 만들어 내고, 결과변수를 바꿔 놓은 채 그럴듯한 문단을 돌려줍니다. 문장은 매끄러워서 눈치채기 어렵고, 그 문단이 서론에 들어가면 논문 전체의 주장 범위가 조용히 부풀어 있습니다.
에이전트가 앞단을 대신할수록 이 경계선은 더 중요해집니다. 다음 모듈부터는 실제로 검색과 정리를 대신 해 주는 AI 도구를 쓰기 시작하는데, 그때 사람이 끝까지 쥐고 있어야 하는 것이 바로 질문입니다. 좋은 검색은 좋은 질문의 부산물입니다.
직접 해 보기약 20분
앞 레슨에서 적은 질문을 꺼냅니다. 판정이 "지금 답할 수 있음"이나 "좁혀야 함"이었다면 PICO로, "gap으로 남김"이었다면 PCC로 갑니다.
PICO를 쓰는 경우 — 네 칸을 채우고, 각 칸 옆에 그 칸을 정한 근거를 한 줄 적습니다. 중재가 AI라면 모델·버전·입력·출력·사람의 개입까지 적습니다.
PCC를 쓰는 경우 — 세 칸을 채우되, 개념 칸에는 서로 다른 이름으로 불리는 표현을 함께 적습니다(예: AI 기반 교육 / 챗봇 교육 / LLM 튜터). 신생 주제일수록 같은 것을 다르게 부르고, 그 목록이 곧 검색어 목록이 됩니다.
마지막에 이 연구가 주장하지 않는 것을 두 줄 적습니다. 예: "다른 만성질환으로 일반화하지 않는다", "12주를 넘는 장기 효과를 말하지 않는다". 이 두 줄이 앞으로 AI에게 건넬 경계선입니다.
표와 두 줄을 한 파일로 저장합니다. 모듈 4에서 실제로 검색을 시작할 때 이 파일을 그대로 씁니다.
연구에 적용하면
PICO와 PCC는 EBM 연구자만의 절차가 아니라 무엇을 쓸지를 칸으로 나누는 틀이고, 동시에 AI가 넘지 못하도록 그어 둔 경계선입니다. 칸을 사람이 채워 두지 않으면 AI가 채웁니다.
다음 레슨에서는 방향을 잠시 바꿉니다. 질문을 다듬는 일 말고, 애초에 그 질문이 어디서 오는지 — AI를 아이디어 생성기로 쓸 때 무엇이 실제로 일어나는지 봅니다.