의료 AI, 다시 설계해야 할 미래

의료 AI의 화려한 성취 뒤에 놓인 데이터 편향, 블랙박스 문제, 임상 검증의 한계, 규제 공백, 개인정보 보호, 공정성 실패, 모델 드리프트와 같은 현실적 쟁점을 냉정하게 짚는다. 또한 연합학습, 거대언어모델, 보건의료 데이터 거버넌스 등 의료 AI 생태계 전반을 폭넓게 조망한다.

출처: 알라딘