An Exploratory Study on the Development of an Evaluation Framework for AI Healthcare Robots: Focusing on Differences Across Healthcare Service Types

AI 기술의 발전으로 헬스 로봇은 헬스케어 분야에서 새로운 가능성으로 주목받고 있다. 본 연구는 AI 헬스 로봇의 사용 의도를 예측하기 위해, 휴리스틱-체계적 모델(HSM)을 기반으로 기존 기술 수용 이론 및 로봇 관련 요인을 통합하여 ‘유용성 인식’, ‘용이성 인식’, ‘비용 인식’, ‘즐거움’, ‘사회적 영향’, ‘촉진 조건’, ‘의인화 인식’, ‘윤리성 우려’, ‘로봇 불안’이라는 9가지 요인을 제안하였다. 이를 토대로 의료 보조, 간호 재활, 진료 진단이라는 세 가지 헬스 서비스 유형에 대해 600명의 응답자를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석 결과, 신뢰는 사용 의도의 주요 매개요인으로, 9가지 요인 대부분이 신뢰를 통해 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 유용성 인식, 사회적 영향, 촉진 조건, 즐거움은 사용 의도에 긍정적 영향을 주는 주요 요인으로 확인되었으며, 지각된 비용과 로봇 불안은 부정적 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 서비스 유형별로 사용의도에 영향을 미치는 요인과 그 중요도 정도에 차이가 발견되었다. 이는 헬스 로봇 상용화 전략에서 맥락별로 차별화된 접근이 필요함을 시사한다. 본 연구는 헬스 로봇에 대한 통합적 평가 프레임워크를 제시함으로써, 관련 기술 개발 및 상용화 과정에서 실무적·학술적 함의를 제공한다.