Sign In

RISED: A Pre-Deployment Evaluation Framework for High-Stakes AI Decision-Support Systems, with Application to Healthcare

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
Empty

μ €μž

Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh, Yash Jajoo, Shyamal Lakhanpal, Abhishek Israni

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” 의료 뢄야와 같이 μ€‘λŒ€ν•œ μ˜μ‚¬ κ²°μ • 지원 μ‹œμŠ€ν…œ(AI/ML 기반)의 배포 μ „ 평가λ₯Ό μœ„ν•œ RISED ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. RISEDλŠ” 기쑴의 단일 정확도 μ§€ν‘œλ₯Ό λ„˜μ–΄ μ‹ λ’°μ„±, ν¬μš©μ„±, 민감도, ν˜•ν‰μ„±, 배포 κ°€λŠ₯μ„±μ΄λΌλŠ” λ‹€μ„― 가지 차원을 μ²΄κ³„μ μœΌλ‘œ ν‰κ°€ν•˜λ©°, 이λ₯Ό 톡해 잠재적인 문제λ₯Ό 쑰기에 λ°œκ²¬ν•˜κ³  μ˜μ‚¬ κ²°μ •μ˜ 신뒰성을 λ†’μ΄λŠ” 것을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
AI/ML μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 닀차원적이고 심측적인 배포 μ „ ν‰κ°€μ˜ μ€‘μš”μ„± κ°•μ‘°: λ‹¨μˆœνžˆ μ„±λŠ₯ μ§€ν‘œ ν•˜λ‚˜λ§ŒμœΌλ‘œλŠ” 놓칠 수 μžˆλŠ” μ‹€μ œ 운영 ν™˜κ²½μ—μ„œμ˜ λ‹€μ–‘ν•œ μœ„ν—˜ μš”μ†Œλ₯Ό μ²΄κ³„μ μœΌλ‘œ 평가할 수 μžˆλŠ” 방법둠을 μ œμ‹œν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ‹€μ œ 의료 λ°μ΄ν„°μ…‹μ—μ„œμ˜ μœ νš¨μ„± μž…μ¦: λ‹€μ–‘ν•œ 의료 데이터셋에 RISEDλ₯Ό μ μš©ν•˜μ—¬ κΈ°μ‘΄ 평가 λ°©μ‹μœΌλ‘œλŠ” νŒŒμ•…ν•˜κΈ° μ–΄λ €μ› λ˜ μ‹ λ’°μ„±, ν¬μš©μ„±, 민감도 κ΄€λ ¨ λ¬Έμ œμ μ„ λͺ…ν™•ν•˜κ²Œ λ“œλŸ¬λ‚΄μ–΄ ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬μ˜ μ‹€νš¨μ„±μ„ λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
도메인 뢈문 적용 κ°€λŠ₯μ„± 및 κ°œλ°©ν˜• 도ꡬ 제곡: 의료 λΆ„μ•ΌλΏλ§Œ μ•„λ‹ˆλΌ μ‹ μš© 및 μ†Œλ“ 예츑 λ“± λ‹€λ₯Έ 뢄야에도 적용 κ°€λŠ₯함을 ν™•μΈν•˜μ˜€μœΌλ©°, κΈ°μ‘΄ ν‘œμ€€κ³Ό μƒν˜Έ 보완적인 μ˜€ν”ˆμ†ŒμŠ€ νŒ¨ν‚€μ§€λ‘œ μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage