예측 모델 평가 도구 PROBAST+AI

예측 모델의 품질, 비뚤림 위험 및 적용 가능성을 평가하는 PROBAST 도구는 2019년 도입 이후 예측 모델링 방법론 및 인공지능 기술의 발전에 따라 업데이트의 필요성이 제기되었습니다. 본 연구는 이러한 변화를 반영하여 PROBAST-2019를 개선한 PROBAST+AI의 개발 과정을 설명합니다. PROBAST+AI는 모델 개발과 모델 평가라는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 모델 개발 단계에서는 16개의 질문을 통해 품질과 적용 가능성을 평가하며, 모델 평가 단계에서는 18개의 질문으로 비뚤림 위험과 적용 가능성을 평가합니다. 각 부분은 참여자 및 데이터 출처, 예측 변수, 결과, 분석의 네 가지 도메인을 포함합니다. 예측 모델의 적용 가능성은 참여자 및 데이터 출처, 예측 변수, 결과 도메인에서 평가됩니다. PROBAST+AI는 기존 PROBAST 도구를 대체할 수 있으며, 회귀 모델링 또는 인공지능 기술 사용 여부와 관계없이 의료 분야의 모든 유형 예측 모델을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 모델 개발자, AI 기업, 연구자, 편집자, 심사자, 의료 전문가, 가이드라인 개발자 및 정책 기관 등 모든 이해관계자가 예측 모델의 품질, 비뚤림 위험 및 적용 가능성을 효과적으로 검토할 수 있습니다. 이 도구는 예측 모델의 투명성과 신뢰성을 높여 의료 분야에서 인공지능 기반 예측 모델의 책임감 있는 개발 및 활용을 촉진하는 데 기여할 것입니다.