기술
실시간 라벨링 인터페이스: 정신과 임상 판단을 데이터로 구조화한 방법
"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.
리서치
제네시스랩의 연구 성과를 소개합니다.
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"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.
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본 논문은 공간 주파수 영역 비평가 네트워크와 나이·성별 교차 학습 전략을 통해 기존 방법 대비 우수한 분류 성능을 달성하였으며, 주파수 필터링으로 생성 이미지 내 나이·성별 정보를 효과적으로 보존했다는 점에서 주목할 만하다.