[23. 5. 23] 해석가능한 의료 인공지능 모델
AI
[23. 5. 23] 해석가능한 의료 인공지능 모델
두줄요약
딥러닝의 블랙박스 한계를 설명하며 의료 분야에서 해석가능한 인공지능의 필요성을 정리했습니다. 또한 AITRICS-VC의 해석 기능과 멀티모달 확장 방향을 소개했습니다.
핵심 내용
- 딥러닝의 높은 성능과 함께 블랙박스 한계로 인해 해석가능한 인공지능 연구가 중요해진 배경
- 의료 분야에서는 판단 근거가 임상적으로도 타당해야 하므로 설명 가능성과 의미 있는 해석이 특히 필요
- Feature Importance, SHAP, GRAD-CAM, LRP, Attention 기반 해석 등 대표적 설명 방법 정리
- AITRICS-VC의 Feature Importance, Time Importance, Graph Explanation 적용과 향후 멀티모달 모델 연구 방향 제시
