망막 영상 기반 ML 진단을 그대로 받아들이는 대신, 툴민(Toulmin) 논증 모델의 6요소(주장·근거·보증·한정어·반박·뒷받침)로 분해해 구조화되고 해석 가능한 진단 보조 프레임워크를 제안했다. ML 모델이 생성한 진단이 '주장'이 되고, 영상 바이오마커 추출 전문 모델이 '근거'를 제공하며, 근거와 주장을 잇는 '보증'은 의학 지식을 갖춘 MedGemma 에이전트가 분석한다. '한정어'는 보증·근거 모델의 정량 평가로 결정되고, '반박'은 MedSigLip의 영상 유사도 측정으로 구성된다. 이 모든 요소를 인간 전문가에게 제시함으로써 기존 XAI 방식과 달리 논증 구조 차원에서 ML 진단을 비판적으로 검토할 수 있게 해, 의료 AI의 신뢰성 있는 임상 도입에 실용적 경로를 제시한다.
- •ML 진단을 툴민 논증 모델의 6요소(주장·근거·보증·한정어·반박·뒷받침)로 분해하는 논증 기반 접근
- •영상 바이오마커 추출 모델이 근거를, 의학 지식을 갖춘 MedGemma 에이전트가 보증 분석을 담당
- •MedSigLip 영상 유사도 측정으로 반박(rebuttal) 구성
- •모든 논증 요소를 인간 전문가에게 제시해 ML 진단의 비판적 검토 지원 — XAI의 대안적 경로
From ML Predictions to Informed Diagnostic Assistance Using the Toulmin Model of Argumentation
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arXiv:2607.09664v1 Announce Type: new Abstract: To provide a structured and interpretable assessment, we decompose the image-based diagnosis into components following the Toulmin model of argumentation. This model consists of a claim, grounds, warrant, qualifier, rebuttal, and backing. Consider a claim generated by a machine learning (ML) model for retinal diagnosis. Rather than accepting this claim at face value, one could either apply explainable AI (XAI) methods or adopt an argumentation-bas
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