Development and Internal Validation of a Safety-Gated Artificial Intelligence System for Predicting Serious Bacterial Infection among Children in Northern Nigeria
본 연구는 중증 세균 감염을 식별하기 위해 앙상블 예측 모델과 로컬 거대 언어 모델, 그리고 결정론적 게이팅 엔진을 결합한 안전 게이트형 인공지능 프레임워크를 개발하고 나이지리아 소아 임상 데이터를 사용하여 내부 검증을 수행하였으며, 데이터 품질과 임상적 안전성을 보장하기 위해 예측값의 20%를 유보함으로써 중간 정도의 예측 성능을 달성하였다.