Digital Mind Genius 디마지 Digital Mind Genius 디마지

의료 현장에서 인공지능(AI)의 활용이 급증하고 있습니다. AI는 의료 진단, 치료 계획, 환자 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 AI 모델의 의사결정 과정이 불투명한 '블랙박스' 문제가 계속 제기되고 있습니다. 이러한 배경에서 '설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)'가 의료 분야에서 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 의료 AI와 설명 가능성의 중요성의료 환경에서 AI 모델이 왜 특정 진단을 내렸는지 설명할 수 없다면, 의료진과 환자 모두 해당 결과를 신뢰하기 어렵습니다. Ghassemi 등(2021)의 연구에 따르면, "현재 의료 AI 접근법의 불투명성은 임상 환경에서의 신뢰와 채택에 심각한 장벽이 된다"고 지적했습니다1. 이는 의료 AI가 실제 의료 현장..

서론: 의료 분야에서 RAG 기술의 부상의료 인공지능 분야에서 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 제공은 무엇보다 중요합니다. 2024년 초, 미국 Mayo Clinic은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술을 활용한 임상 의사결정 지원 시스템을 도입하여 의사의 진단 정확도를 15% 향상시켰다고 발표했습니다(Mayo Clinic, 2024). RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 문제를 해결하고 최신 정보를 제공하기 위해 등장한 기술로, 의료와 같이 정확성이 생명과 직결되는 분야에서 그 가치가 더욱 빛나고 있습니다.RAG의 개념과 작동 원리RAG는 '검색으로 증강된 생성' 기술로, 대규모 언어 모델이 응답을 생성할 때 외부 데이..