10년 된 CNN이 최신 LLM을 이기다, 피부암 진단
Key Point
이 글은 대규모 언어모델의 의료 진단 능력이 특화된 구형 모델에 미치지 못한다는 구체적인 임상 증거를 보여주며, LLM이 모든 분야에서 기존 방식을 대체할 수 없음을 시사한다.
핵심 요약
- 2015년 구글이 발표한 Inception v3 CNN을 피부과 이미지로 20분 정도 미세조정한 모델이 GPT-6 Astra와 Claude Fable 5.1 두 최신 LLM을 피부암 진단에서 압도했다.
- 임상 사진과 피부경 이미지를 포함한 조직검사로 확진된 200개 병변 테스트에서 CNN은 125개(62%)를 올바르게 진단했지만 두 LLM은 각각 84개와 85개(42%)만 정확했다.
- 테스트 병변은 MILK10k 공개 데이터셋에서 무작위 선정했으며, 진단 불가능 범주 100개(흑색종 30, 기저세포암 25, 편평세포암 25, 광선각화증 20)와 안전 범주 100개(양성모반 50, 지루각화증 50)로 구성됐다.