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의료 AI의 경제성을 평가하는 FLARE 공개…정확도 평가를 넘어

연구진이 AI를 의료 시스템에 도입하기 전 경제적 영향과 실제 운영 효과를 평가할 수 있는 체계적 프레임워크 FLARE를 제안했다.

의료 분야의 인공지능(AI) 도입이 빠르게 늘고 있지만, 기존 평가는 의료기관에서의 경제성과 실제 활용성보다 모델 자체의 정확도에 초점을 맞추는 경우가 많다. 2026년 8월 24일 학술 논문 저장소 arXiv에 공개된 최신 연구는 의료 AI의 재무·운영 영향을 평가하기 위한 체계적인 불확실성 인식 프레임워크(Uncertainty-Aware Framework) FLARE를 소개했다.

FLARE의 핵심은 퍼지 논리(Fuzzy logic), 시간동인 활동기준원가계산(Time-driven activity-based costing·TDABC), 투자수익률(ROI) 분석 등 세 가지 기술·경제성 평가 도구를 결합한 것이다. 이를 통해 임상 서비스 비용과 AI 개발·운영 비용은 물론, AI를 실제 업무 흐름에 통합할 때 발생할 수 있는 경제적 효과까지 추정할 수 있다.

연구진은 활용 가능성을 입증하기 위해 급성 허혈성 뇌졸중 치료 과정에서 AI로 대혈관 폐색(Large Vessel Occlusion)을 탐지하는 사례에 FLARE를 적용해 초기 의료기술평가(Early health technology assessment)를 시연했다. 이를 통해 해당 기술의 경제성을 한층 명확하게 파악할 수 있음을 보여줬다.