의료 AI 학습, 원인과 과정까지 포함하는 새로운 접근법 제시돼

AI 요약

분당서울대병원 양은주 교수 연구팀(교신저자 국립암센터 재활의학과 정승현 교수)은 임상 현실 번역-구성(Clinical Reality Translation-Construction, CRTC)이라는 방법을 제시해 의료 AI가 환자 상태뿐 아니라 그 상태의 원인과 과정까지 학습하도록 데이터를 설계했습니다. 연구팀은 먼저 환자를 관찰해 기능 변화에 영향을 미치는 핵심 요인을 찾고, 이들의 시간 경과와 상호작용이 기능 변화로 이어지는 흐름을 정리한 뒤 이를 시계열이나 그래프 등 AI가 학습할 수 있는 형태로 바꿨습니다. 연구팀은 CRTC가 모델 개발 전 데이터를 구성하는 접근법이라고 강조했으며, 향후 ‘증상-기능 연계 표현형’ 등을 통해 효과를 검증할 계획이고 이번 연구는 Frontiers in Digital Health에 게재됐습니다.