의료 AI, 환자가 왜, 어떻게 변화했는지까지 학습해야

AI 요약

분당서울대병원 재활의학과 양은주 교수 연구팀(교신저자 국립암센터 재활의학과 정승현 교수)은 의료 AI가 결과 중심의 단일 시점 데이터 대신 환자가 왜·어떻게 그 상태에 이르렀는지의 원인과 과정을 학습하도록 데이터 설계를 제안하며 이를 Clinical Reality Translation-Construction(CRTC)라 명명했습니다. CRTC는 기능 변화에 영향을 미치는 핵심 요인을 관찰·정리해 시간 흐름과 상호작용을 시계열·그래프 등 AI가 학습할 수 있는 형태로 변환하는 접근법이며, 이는 새로운 AI 모델 개발 기술이 아니라 모델 개발에 앞선 데이터 구성 방식이라고 연구팀은 설명했습니다. 연구팀은 CRTC의 효과를 '증상-기능 연계 표현형' 등을 통해 검증할 계획이며 이번 연구는 국제학술지 Frontiers in Digital Health에 게재되었습니다.