케이스 · 병원
종합병원 — XAI 진단 보조로 EU AI Act 통과
// PERSONA
이부장 / 상급종합병원 의료정보팀장
// INDUSTRY
병원 / Healthcare
// DATASET
case_02 · imaging_diagnosis_log.csv · 8,200 rows
PROBLEM
마주한 문제
EU AI Act 2026 시행으로 고위험 AI(진단 보조)는 수학적 근거 제시가 의무화됐고 한국 식약처도 같은 방향입니다. 기존 딥러닝 모델은 블랙박스라 의료진이 "왜 이 환자가 고위험으로 분류됐는지"를 환자·보호자에게 설명해야 하는데 모델이 이를 말해주지 못합니다.
// DEEP LEARNING MODEL
// EU AI ACT 2026
"고위험 AI는 의사결정 근거 의무"
APPROACH
XimTier 접근
병원 내 PACS와 EMR 데이터를 격리 환경에서 통합하고, 진단 결과에 대해 SHAP 기반 변수별 기여도를 자동 생성합니다. 의료진 인터페이스에는 "이 케이스는 X 변수의 영향이 0.34만큼 위험도를 높였다"는 형태로 노출되며, 규제 통과 가능 문서가 자동으로 발급됩니다.
// SHAP IMPACT
R² 0.91
나이
BMI
흡연 이력
혈압
가족력
✓ EU AI Act + 한국 AI 기본법 통과
OUTCOMES
결과
OUT / 01
EU AI Act / 한국 AI 기본법 동시 충족
OUT / 02
의료진 1인당 의사결정 시간 −34%
OUT / 03
환자 대기 시간 평균 18분 단축
OUT / 04
감사·인증 자료 자동 생성 (수동 작업 −80%)
⚠ 예시 데이터 — 실제 도입 시 고객 데이터로 파인튜닝됩니다.