The declared winner of a clinical prediction model comparison is often decided by the random split: a simulation study
이 시뮬레이션 연구는 임상 예측 모델 비교에서 전형적으로 나타나는 작은 효과 크기에서는, 선언된 "승자"가 실제 모델의 우월성보다는 무작위 데이터 분할에 의해 빈번하게 결정되며, 이로 인해 성능 격차가 부풀려지고 동일한 데이터를 사용하는 분석가들 사이에 상당한 불일치가 발생한다는 점을 보여준다.
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의학 연구 분야에서 과학자들은 누가 병에 걸리고 누가 건강을 유지할지를 예측하기 위해 끊임없이 새로운 도구들을 만들어냅니다. 임상 예측 모델(clinical prediction models)이라고 불리는 이 도구들은 환자의 데이터를 사용하여 미래의 사건이 발생할 가능성을 추측하는, 마치 인체의 정교한 일기예보와 같습니다. 어떤 도구가 가장 좋은지를 결정하기 위해, 연구자들은 일반적으로 테스트 데이터 세트를 통해 모델들을 서로 맞붙여 봅니다. 그들은 도구가 예측을 얼마나 정확하게 맞혔는지를 측정하는 점수를 계산하며, 더 높은 점수를 받은 모델이 승자로 선언됩니다. 이 과정은 해당 분야가 발전하는 표준적인 방식이며, 새로운 연구들이 기존의 더 단순한 방법보다 새로운 머신러닝 알고리즘이 더 우수하다고 발표하는 일이 빈번하게 일어납니다. 그러나 이러한 도구들 사이의 차이는 종종 믿기 힘들 정도로 작아서, 때로는 단 0.1%의 미미한 차이에 불과하기도 합니다. 두 모델 사이의 격차가 이토록 좁을 때, 과연 선언된 승자가 실제로 더 나은 것인지, 아니면 단지 그 모델이 테스트하게 된 특정 환자 집단에 운 좋게 걸려든 것인지에 대한 의문이 제기됩니다.
아난야 샤르마(Ananya Sharma)의 최근 시뮬레이션 연구는 바로 이 불확실성을 탐구합니다. 이 연구는 실제 환자나 새로운 의료 데이터를 다루는 것이 아니라, 컴퓨터를 사용하여 두 예측 모델이 비교되는 수천 개의 가짜 시나리오를 생성합니다. 연구의 목적은 승리한 모델이 진정으로 더 우수한 모델인 경우가 얼마나 되는지, 그리고 결과가 단순히 데이터를 나누는 무작위 방식에 의한 요행인 경우가 얼마나 되는지를 확인하는 것이었습니다. 이 시뮬레이션에서 연구진은 실제 예측 능력 면에서 거의 동일한 두 모델을 만들었습니다. 그런 다음, 테스트 그룹의 크기와 데이터의 특정 무작위 분할 방식을 변경하며 수천 번의 비교를 수행하여, '승자'가 얼마나 자주 바뀌는지, 혹은 보고된 우위가 얼마나 과장되는지를 관찰했습니다.
연구 결과는 현재 이러한 비교 방식이 얼마나 불안정한 수준인지를 보여주는 놀라운 사실을 드러냈습니다. 두 모델 사이의 실제 차이가 매우 작을 때(이는 실제 의료 연구에서 흔히 발생하는 경우입니다), 선언된 승자는 종종 우연의 산물일 뿐입니다. 모델들의 기량이 거의 동일했던 한 시나리오에서는, 동일한 데이터를 분석하더라도 서로 다른 무작위 분할을 사용한 두 명의 연구자가 거의 절반의 확률로 서로 다른 승자를 발표했습니다. 심지어 한 모델이 실제로 약간 더 뛰어났음에도 불구하고, 테스트 그룹이 작을 경우 '더 나은' 모델이 올바르게 식별되는 경우는 약 3분의 2 정도에 불과했습니다. 이는 발표된 많은 연구에서, 특정 환자들이 테스트 세트로 선택된 것이 무작위적인 운에 의해 한 모델에 유리하게 작용했다는 이유만으로, 한 도구가 다른 도구보다 우월하다는 결론이 틀릴 수 있음을 의미합니다.
또 다른 주요 발견은 승리 격차의 크기에 관한 것입니다. 모델이 승리했을 때, 연구 결과에 따르면 보고된 성능 차이는 거의 항상 부풀려져서 실제보다 훨씬 더 큰 차이처럼 보이게 만듭니다. 예를 들어, 두 모델 간의 실제 차이가 아주 미미했다면, 승리한 모델은 실제 값보다 두 배 이상 큰 차이를 보고하는 경우가 많았습니다. 이는 승자를 선택하는 과정이 자연스럽게 해당 특정 테스트에서 가장 유리한 무작위 노이즈를 얻은 모델을 선택하기 때문에 발생합니다. 이는 동전 던지기와 비슷합니다. 동전을 열 번 던져서 앞면이 여섯 번 나왔다면, 당신은 그 동전이 편향되었다고 주장할 수도 있지만, 그 결과는 단지 무작위적인 변동일 뿐입니다. 이러한 의료 모델의 맥락에서 '승자의 저주(winner's own curse)'는 보고된 성공이 실제 실력과 거대한 통계적 운이 뒤섞인 결과임을 의미하며, 이는 연구자들이 돌파구를 찾았다고 믿게 만들지만 실제로는 무작위적인 급증을 발견했을 뿐임을 나타냅니다.
또한 이 연구는 문제가 모델을 구축하는 방식에 있는지, 아니면 데이터를 테스트하는 방식에 있는지를 조사했습니다. 모델을 고정하고 테스트 그룹만을 변경하는 방식과, 매번 새로운 분할에 따라 모델을 다시 훈련시키는 방식을 모두 적용했을 때, 연구진은 이 불안정성이 거의 전적으로 테스트 그룹 자체에서 기인한다는 것을 발견했습니다. 이는 모델을 더 복잡하거나 안정적으로 만든다고 해서 문제가 해결되지 않음을 시사합니다. 문제는 많은 연구에서 사용되는 테스트 그룹이 성능 차이가 매우 근소한 모델들을 신뢰성 있게 구별하기에는 너무 작다는 점입니다. 테스트 그룹이 작을 때, 데이터 속의 무작위 노이즈는 실제 차이라는 미세한 신호를 압도해 버립니다.
궁극적으로 이 연구는 단 한 번의 테스트 실행을 바탕으로 단일한 승자를 선언하는 현재의 습관이 종종 오해의 소지가 있음을 시사합니다. 연구는 연구자들이 단일 비교를 최종 판결로 취급하는 것을 멈춰야 한다고 권고합니다. 대신, 차이에 대한 불확실성의 범위를 보고해야 하며, 결정적으로, 여러 번의 무작위 분할을 통해 테스트를 반복하여 각 모델이 얼마나 자주 승리하는지를 확인해야 합니다. 만약 모델이 여러 번의 반복 테스트를 거치면서 절반보다 약간 더 많이 승리하는 정도라면, 정직한 결론은 현재의 데이터로는 두 모델을 구별할 수 없다는 것입니다. 테스트 그룹이 이러한 무작위성을 극복할 만큼 커지거나, 연구들이 더 엄격한 보고 방식을 채택하기 전까지, 임상 예측 경쟁의 '승자'들은 의학적 진실의 반영이라기보다는 주사위 굴리기의 결과에 더 가까울 것입니다.
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