혈당 예측을 위한 딥 시퀀스 모델이 잘 알려진 생리학적 요인인 인슐린, 식사, 활동량 등의 임상적으로 유용한 드라이버를 일관되게 활용하지 못하는 현상을 'Driver-Blindness'라고 명명하고, 이를 $\Delta_{\text{drivers}}$를 통해 공식화합니다. 기존 연구에서 $\Delta_{\text{drivers}}$ 값은 일반적으로 0에 가깝습니다. 이러한 현상은 자기 상관성을 선호하는 아키텍처 편향(C1), 드라이버의 노이즈와 혼합을 유발하는 데이터 충실도 격차(C2), 개체 간 생리학적 차이로 인해 발생하는 집단 수준 모델의 한계(C3)라는 세 가지 요인의 상호 작용으로 발생합니다. 본 연구는 생리학적 특징 인코더, 인과적 정규화, 개인화 등 Driver-Blindness를 부분적으로 완화하는 전략을 제시하고, 향후 연구에서 드라이버 기반 모델이 최첨단으로 간주되지 않도록 $\Delta_{\text{drivers}}$ 값을 정기적으로 보고할 것을 권장합니다.
