제약회사 연구원의 블로그

1. 왜 Generalizability(일반화 가능성)이 중요한가?의료 AI 모델은 훈련된 병원 혹은 기관에서만 높은 정확도를 보이는 "과적합(overfitting)" 문제에 자주 직면합니다.실제 환자군은 다음과 같이 다양합니다:병원/지역/국가 간 인구 구성 차이의료 장비 및 기록 시스템의 이질성질병의 표현형(phenotype) 및 치료 관행의 지역적 차이사회경제적 요인, 언어, 인종 차이이런 다양성을 무시한 모델은 "one-shot 성공"에 그칠 뿐, 실사용에서 실패할 위험이 큽니다.따라서 일반화 가능성(Generalizability)을 사전에 검증하고, 공정성과 신뢰성을 확보하는 것이 필수입니다.2. Generalizability 검증의 핵심 축다음 세 가지 방법론이 일반화 가능성을 검증하고 강화하는..

1. 왜 Generalizability(일반화 가능성)이 중요한가?의료 AI 모델은 훈련된 병원 혹은 기관에서만 높은 정확도를 보이는 "과적합(overfitting)" 문제에 자주 직면합니다.실제 환자군은 다음과 같이 다양합니다:병원/지역/국가 간 인구 구성 차이의료 장비 및 기록 시스템의 이질성질병의 표현형(phenotype) 및 치료 관행의 지역적 차이사회경제적 요인, 언어, 인종 차이이런 다양성을 무시한 모델은 "one-shot 성공"에 그칠 뿐, 실사용에서 실패할 위험이 큽니다.따라서 일반화 가능성(Generalizability)을 사전에 검증하고, 공정성과 신뢰성을 확보하는 것이 필수입니다.2. Generalizability 검증의 핵심 축다음 세 가지 방법론이 일반화 가능성을 검증하고 강화하는..