[논문리뷰] Clinician use of language models diverges from how the models are evaluated본 논문은 현재 임상 AI 모델을 평가하는 벤치마크와 실제 임상 현장에서 발생하는 업무 간의 괴리를 분석합니다. 대다수의 AI 모델 성능은 의학 시험 문제나 정제된 사례를 기반으로 한 벤치마크를 통해 평가되지만, 이러한 데이터가 실제 병원 현장에서 의료진이 AI에 요청하는 업무를 얼마나 반영하는지는 검증된 바 없습니다.#Review#Large Language Models#Clinical AI#Benchmarking#Clinical Workflow#Health Informatics#Artificial Intelligence Safety2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Loud or Silent? A Reusable Framework for Per-Modality Failure Analysis in Multimodal Clinical AI본 논문은 다중 모달리티 기반 임상 AI 모델이 실제 배포 환경에서 모달리티 누락(Missing Modality) 상황에 직면했을 때 발생하는 예측 불확실성을 체계적으로 분석하고자 한다.#Review#Multimodal AI#Clinical AI#Failure Analysis#Modality Dropout#LVEF#HFrEF#Frozen Embedding2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generalist Large Language Models Outperform Clinical Tools on Medical Benchmarks의료 분야에서 전문 임상 AI 도구들이 일반 목적의 대규모 언어 모델(LLM)보다 안전하고 신뢰할 수 있다는 주장에도 불구하고, 독립적이고 정량적인 평가가 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Clinical AI#Medical Benchmarks#AI Evaluation#Medical Decision Support#MedQA#HealthBench#Generalist AI2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CCD: Mitigating Hallucinations in Radiology MLLMs via Clinical Contrastive Decoding본 연구는 방사선학 MLLM 에서 시각적 입력과 불일치하는 의료 환각(medical hallucinations) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Radiology Report Generation (RRG)#Medical Hallucinations#Contrastive Decoding#Training-free Inference#Clinical AI#Visual Question Answering (VQA)2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중