의료 실무에서의 설명 가능한 인공지능- 블랙 박스 모델의 이해를 통한 더 나은 신뢰와 수용

1. 서론

의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 급증하고 있는 가운데, 그 기술의 이해와 신뢰성 확보는 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 인공지능 시스템, 특히 딥러닝 기반의 블랙 박스 모델은 의료 진단 및 치료 선택 과정에서 혁신적인 결과를 제공할 수 있지만, 그 작동 원리가 불투명하여 의료 전문가와 환자들의 신뢰를 얻는 데에 장벽이 되고 있다. 실제로, 인공지능이 제안하는 진단이나 치료 방법이 어떻게 도출되었는지 이해하지 못하는 경우, 의료 제공자는 이를 적극적으로 수용하기 어려워지고, 환자는 AI의 판단에 대한 불신을 느끼게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)의 필요성이 대두되고 있다. 설명 가능한 인공지능은 AI 모델의 의사결정 과정을 투명하게 드러내어, 사용자와 이해관계자가 결과에 대한 이해를 높이고 신뢰를 구축하는 데 기여한다. 의료 현장에서는 이 기술이 특히 중요하다. 환자 치료와 관련된 윤리적 결정, 법적 책임, 그리고 개인의 생명이 걸린 사안들에 있어, 의료진은 AI의 추천이 어떤 근거에서 비롯된 것인지 이해할 수 있어야 한다. 따라서 XAI는 단순히 …