의료 분야에서 Explainable AI 시스템을 구축하기 위해 무엇이 필요할까?

Source: Dev.to

병원에서는 AI를 점점 더 많이 사용하고 있지만, 컴퓨터가 답을 제시할 때 사람들은 그 이유를 알고 싶어 합니다. 우리는 설명 가능한 시스템이 필요합니다. 그래야 의사와 환자가 안심할 수 있기 때문입니다. 이러한 시스템은 단순히 점수를 제시하는 것이 아니라, 결정이 어떻게 이루어졌는지를 보여줘야 합니다. 이는 신뢰를 구축하고 임상의가 결과를 빠르게 검증하도록 도와줍니다.

현재 적용 사례

• AI가 의료 영상을 읽는 것을 돕습니다.
• 유전 검사에서 패턴을 찾아냅니다.
• 의료 기록을 분류합니다.

하지만 많은 도구가 마치 닫힌 상자처럼 동작합니다.

설명 가능성이 중요한 이유

• 간단한 설명이 없으면 의사는 추측에 의존하고 환자는 불안해합니다.
• 프라이버시와 데이터에 관한 법률은 명확하고 추적 가능한 답변을 요구합니다.
• 병원은 판단을 대체하기보다 지원하는 도구를 원합니다.
• 투명한 AI는 오류를 더 쉽게 발견하고 수정할 수 있게 하여 환자 안전을 향상시킬 수 있습니다.

설계 고려 사항

• 명확한 출력에 초점을 맞춥니다.
• 손쉬운 검증과 결정을 되짚어 볼 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.
• 설명이 임상의와 환자 모두에게 이해하기 쉬워야 합니다.

영향

사람들은 스마트 도구를 이해할 때 더 많이 사용하게 되고, 기술이 난해한 말이 아니라 쉬운 말로 설명될 때 의학은 큰 혜택을 받게 됩니다.

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What do we need to build explainable AI systems for the medical domain?