[VitalCare] #3 해석가능한 의료 인공지능 모델

이 글은 딥러닝 모델의 높은 성능에도 불구하고 발생하는 '블랙박스 현상'이라는 치명적인 단점을 지적하며, 특히 의료 인공지능 분야에서 이러한 해석 가능성의 중요성을 강조합니다. 이미지 분류와 같이 결과가 중요시되는 분야에서는 모델의 의사결정 과정을 알 수 없어도 용인될 수 있지만, 인공지능 판사처럼 중요한 결정을 내리는 경우, 그 판단 근거에 대한 설명이 필수적임을 역설합니다.

기존 딥러닝 모델이 블랙박스이기 때문에 이러한 요구에 답할 수 없으며, 따라서 모델의 성능 향상뿐만 아니라 의사결정 과정에 대한 설명이 가능한 모델 연구의 필요성을 제기합니다. 이는 해석 가능한 의료 인공지능 모델 개발의 중요성을 시사합니다.