의료 AI가 스스로 증거를 찾는다, 종단 임상 추론 벤치마크
Key Point
임상 데이터를 능동적으로 탐색하며 종단 추론을 수행하는 의료 AI 에이전트의 새로운 패러다임이 제시되며, 대규모 정제 벤치마크와 학습 방법이 함께 공개될 예정이기 때문이다.
핵심 요약
- 재단 모델을 임상 에이전트로 활용하되 기존 벤치마크와 달리 미리 선정된 증거가 아닌 임상 기록과 종단 영상 데이터에서 능동적으로 증거를 찾을 수 있도록 설계했다.
- CASE라는 역할별 임상 에이전트 시리즈와 도구 사용 장치, 컴팩트한 비전-언어 정책 모델 학습 프레임워크를 제안한다.
- UK Biobank 기반 종단 멀티모달 벤치마크를 구축했으며, 4,739명의 참여자로부터 도출한 ICD-10 코딩 진단에 기반한 50,401개 임상 질문을 포함한다.