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HOT PAPER 사회과학 Crossref 실존 확인 2026-10-07 회차

인공지능 의료 적용에서 편향 인식 및 완화 전략

Bias recognition and mitigation strategies in artificial intelligence healthcare applications
Fereshteh Hasanzadeh, Colin B. Josephson, Gabriella Waters 외 · npj Digital Medicine · 2025년 · 조회 2
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-03 발표 · 피인용 296회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 296회 인용돼 동년 논문 중 상위 1%에 들며, 높은 인용 영향력과 주목도를 보이고 있기 때문이다.
논문 요약
이 리뷰는 의료 인공지능에서 발생하는 편향의 근원을 살펴보고, 이를 완화하기 위한 전략과 이해관계자의 책임을 논의한다. 편향을 체계적으로 식별하고 AI 모델 수명주기 전반에 걸쳐 완화 활동을 수행하는 중요성을 강조한다. 모델 설계·개발·배포·장기 감시 단계별로 적용 가능한 방안을 제시한다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 편향 진단 변수와 완화 활동을 단계별로 측정할 수 있는 척도·프레임워크를 구축해 실증 검증에 활용할 수 있다.
핵심어
인공지능의료편향완화전략모델수명주기
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1038/s41746-025-01503-7
2026-10-07 확인 · 2026-10-07 선정
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