SMARtCARE: 개인정보 보호를 보장하는 한계 자율성을 가진 임상 의사결정 지원을 위한 의사결정 AI 시스템

ICU 모니터링에서 긴문맥 클리니컬 AI 시스템은 이전 입원 기록이 현재 논리적 추론 문맥 바깥에 있을 때 관련된 환자 역사를 놓치칠 수 있다. 이로 인해 초기 생명 징후의 유실이 이전 악화 패턴을 닮아도 비특이적처럼 보일 수 있다. SMARtCARE는 이러한 단점을 메우기 위해 Stable, Meta-cognitive, Assisted, and Regulated(Revoked)라는 네 가지 클리니컬 의사결정 지원 아키텍처를 사용한다. 이전 기록을 자동으로 검색하는 대신, SMARtCARE는 환자의 이전 경로에 대한 손실적인 6 채널 인쇄본을 사용한다. 현재 유실이 그 인쇄본과 일치하고 이전 기록이 문맥에서 누락된 경우 시스템은 의사 검토를 위한 Meta-cognitive 경보를 발생시킨다. 의사 동의 없이 이전 기록을 검색하는 것은 Assisted 상태에서만 가능하다. 환자 식별자 보호 장치는 데이터 로딩, 로깅, 감사 Layer에서 올바른 attribution을 강제한다. 평가에는 클리니컬 성능을 검증하지 않고 상태 전환 논리와 추정 안정성을 검증하는 합성 Monte Carlo 연구와 MIMIC-III와 MIMIC-IV Clinical Database Demos에서 실행하는 실제 데이터가 포함된다. MIMIC-III에서 14 명의 두 번 입원한 환자 중 1 명의 이전 패턴 재현이 확인되었으며 MIMIC-IV에서는 동일한 pipeline가 9 명의 두 번 입원한 환자 중 동일한 인쇄본 매치가 없는 것으로 나타났는데 이는 고정 캐노닉 패턴 라이브러리의 주요 한계를 보여준다. 두 가지 실행 모두 로그된 의사 결정이 모두 추적 가능하고 올바르게 attribution되었다. 결과는 SMARtCARE가 중간 문맥 위험을 표면화하는 추적 가능한 프라이버시 aware 메커니즘으로 작동한다는 것을 뒷받침한다. 이 결과는 클리니컬 효능의 주장은 아니다.