본 논문은 인공지능(AI)을 의료 분야에 적용하는 데 있어 데이터 단편화, 엄격한 개인 정보 보호 규정, 기술적 복잡성과 같은 문제점을 해결하기 위해 의료 AI에 특화된 모델 기반 엔지니어링(MDE) 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 형식적 메타 모델, 도메인 특화 언어(DSL), 자동 변환을 활용하여 고수준 명세에서 실행 가능한 소프트웨어로 전환한다. 핵심은 의료 상호 운용 언어(MILA)로, 임상의와 데이터 과학자가 공유된 온톨로지를 사용하여 쿼리 및 머신 러닝 파이프라인을 정의할 수 있는 그래픽 DSL이다. 연합 학습 아키텍처와 결합하여 MILA는 원시 환자 데이터를 교환하지 않고도 기관 간 협업을 가능하게 하여 개인 정보를 보호하면서 사이트 간의 의미적 일관성을 보장한다. 다중 센터 암 면역 요법 연구에서 이 접근 방식을 평가했으며, 생성된 파이프라인은 강력한 예측 성능을 보였다.
