전 세계적으로 의과대학이 급속히 확장됨에 따라, 인증(accreditation)은 의학교육의 질을 보장하고 개선하기 위한 핵심 기제로 자리매김하고 있다. 그러나 인증의 효과는 상충되는 연구 결과와 제한된 경험적 근거로 인해 여전히 불명확하다. 따라서 본 비판적 내러티브 문헌고찰의 목적은 의과대학 인증의 의도된(계획된) 영향과 의도되지 않은(출현한) 영향을 종합하고 분석하는 데 있다. 우리는 MEDLINE, EMBASE, ERIC, Global Index Medicus, ProQuest 등 5개 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 비판적 내러티브 문헌고찰을 수행하였다. 문헌 검색은 2024년 10월부터 11월 사이에 실시되었다. 의과대학 인증의 영향에 관한 32편의 경험적 연구가 포함되었다. 주관주의적 관점에 따라, 분석을 위해 연역적 범주화와 귀납적 주제 분석을 결합하였다. 세 명의 연구자가 합의(consensus) 과정을 통해 반복 코딩 및 데이터 추출을 수행하였으며, 계획된 과정과 출현한 과정 및 결과를 모두 확인하였다. 계획된 과정에는 거버넌스 개혁, 교수진 및 학생의 참여, 인프라 투자, 데이터 모니터링 및 공유, 구조화된 교육과정 개혁, 그리고 질 개선 시스템에 대한 프로그램 평가 도입이 포함되었다. 이러한 과정들은 학생 성과의 향상, 교육과정의 정교화, 그리고 기관 차원의 인식 제고에 기여하였다. 그러나 상충하는 요구를 조율하기, 데이터 공개를 전략적으로 통제하기, 그리고 기준 변화에 적응하기와 같은 출현한 과정도 확인되었다. 이러한 과정들은 이해관계자들 사이의 정서적 양가성, 자원 집약화, 지속가능한 개혁을 저해하는 단기적 전략 수립으로 이어졌다. 본 결과는 인증이 선형적으로 작동한다는 가정을 도전하며, 의과대학에 대한 인증의 영향은 의도된 효과와 의도되지 않은 효과를 모두 동반함을 강조한다. 정책결정자와 기관은 인증의 이중적 성격을 인식하고, 지속가능한 참여를 촉진하며, 예기치 않은 결과를 선제적으로 다루어 인증이 장기적인 교육 목표에 잘 부합하도록 해야 한다.

인공지능(AI)의 빠른 발전과 임상 환경에서의 점진적 역할 증대는 의과대학 학부 교육에서 AI 교육을 우선순위로 만들었다. 이를 지원하기 위해서는 AI 교육과정이 기존 의학교육의 틀과 정합성을 이루면서도 AI의 고유한 특성을 반영해야 한다. 본 논문은 이러한 교육과정의 개발과 실행을 안내하기 위한 실행 가능한 12가지 조언을 제시한다. 여기에는 기존 역량(framework) 및 디지털 헬스의 더 넓은 맥락 안에서 AI 교육의 목적과 범위를 정의하는 일이 포함된다. 교육과정은 주요 요소를 우선시하면서 내용의 점진적인 심화와 통합이 가능하도록 구성되어야 한다. 또한 지속 가능한 AI 교육은 제도적 자원의 확보, 학습자에게 진정성 있는 경험 제공, 교육과정의 지속적인 평가와 개선을 보장하는 데 달려 있다. 이러한 접근을 함께 수행함으로써, 의과대학은 AI가 의료 실무의 핵심 구성요소가 되는 미래에서 학생들이 효과적으로 진료를 수행할 수 있도록 준비시키고자 한다.