Risk Prediction에서 Intervention Simulation으로의 패러다임 전환

Context

기존 Healthcare AI는 단순 인식, 분류, 예측 중심의 정적 아키텍처로 설계되어 환자의 상태 변화에 따른 대응책 제시가 불가능한 한계를 가짐. 단순한 state -> outcome 구조로는 실제 의료 현장의 핵심인 개입(Action)과 그에 따른 상태 전이(Transition)를 모델링하지 못함.

Technical Solution

• State-Action-Transition-Feedback 루프 기반의 Auditable Inference Architecture 설계
• 단순 예측 모델을 넘어 개입(Action) 변수를 추가한 state + action + evidence -> transition 로직 구현
• 환자의 현재 생물학적 상태를 정의하는 State 객체 중심의 추론 구조 설계
• 가설 기반의 Transition 모델을 통한 개입 후 상태 변화 시뮬레이션 수행
• 실제 결과 데이터를 Feedback으로 환류하여 모델을 지속적으로 교정하는 Longitudinal Feedback Loop 구축
• 결정 근거를 추적할 수 있는 Evidence Chain 구조를 통해 추론 과정의 투명성 확보