본 논문은 소아 비만 예측을 위한 새로운 엔드-투-엔드 파이프라인을 제시합니다. 기존의 ML 기반 소아 비만 예측 모델들이 높은 예측 성능을 보였지만, 실제 임상 의사결정 지원 도구로 활용되지는 못하고 있다는 점을 문제 삼아, 소아 전자 건강 기록(EHR)에 정기적으로 기록되는 데이터만을 사용하여 1~3년 이내 비만 발생 위험을 예측하는 파이프라인을 개발했습니다. Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 표준을 활용하여 다양한 EHR 시스템과의 쉬운 통합을 목표로 하였으며, API 또는 사용자 인터페이스를 통해 데이터 추출, 추론, 의사소통 전 과정을 지원합니다. ML 과학자, 의료 제공자, 보건 IT 담당자, 보건 행정 담당자 및 환자 그룹 대표 등 다양한 이해관계자의 피드백을 바탕으로 모델의 효과성과 적합성을 평가했습니다.