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RESEARCH PAPER IT Crossref 실존 확인 2026-09-12 회차 지난 회차

임상의에게 AI 모델은 설명 가능해야 하는가?

Should AI models be explainable to clinicians?
G. Abgrall, Andre L. Holder, Zaineb Chelly Dagdia 외 · Critical Care · 2024년 · 조회 13
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2024-09 발표 · 피인용 166회 · FWCI 37.2 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 39개
RESEARCH PAPER 슬롯은 후속 연구 설계에 활용도가 높은 논문을 선정하며, 본 논문은 인용 166회·FWCI 37.2로 동년 상위 1%에 달해 후속 연구에 높은 가치를 제공한다.
논문 요약
중환자실과 같은 고위험 임상 현장에서 AI 의사결정의 근거를 이해하는 것이 신뢰와 채택에 필수적임을 강조한다. XAI는 투명성·규제 요구·공정성 등을 제공하지만, 설명성 정의와 표준화된 평가가 부족하고 성능·설명성 간 트레이드오프가 존재한다는 점을 지적한다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 임상의용 XAI 평가 척도(신뢰도, 이해도, 의사결정 일관성 등)를 개발하고, 실제 ICU 환경에서 파일럿 테스트를 설계할 수 있다.
핵심어
설명가능 AI중환자실임상의 신뢰규제 투명성
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1186/s13054-024-05005-y
2026-09-12 확인 · 2026-09-12 선정
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