TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods: a Korean translation

Journal article

최근 인공지능(artificial intelligence, AI) 방법, 특히 머신러닝의 발전에 따라 예측모델 개발에 대한 관심과 투자규모가 크게 증가하고 있다. 예측모델 연구가 실제 사용자에게 가치 있게 활용되기 위해서는, 연구자가 왜 연구를 수행했는지, 무엇을 했는지, 그리고 어떤 결과를 얻었는지를 투명하고 완전하며 정확하게 기술해야 한다. TRIPOD 지침의 개정판은 AI 방법을 적용한 예측모델 연구 전반을 일관성 있게 안내하고, 회귀분석이든 머신러닝이든 적용방법에 관계없이 모두를 아우르는 지침을 제공한다. TRIPOD+AI 지침은 27개 항목의 체크리스트, 각 항목별 보고 권고사항을 상세히 설명하는 확장 체크리스트, 그리고 13개 항목의 초록 전용 TRIPOD+AI 체크리스트로 구성된다. TRIPOD+AI의 목표는 저자가 연구를 완전하게 보고하도록 돕고, 동료 평가자와 편집자, 정책 입안자, 최종 사용자, 그리고 환자가 AI 기반 연구의 데이터, 방법, 결과 및 결론을 명확히 이해하도록 돕는 것이다. 이 권고안을 준수하면 연구에 소요되는 시간, 노력, 비용의 활용 효율성을 높일 수 있을 것이다

Authors: Collins, GS; Moons, KGM; Dhiman, P; Riley, RD; Beam, AL

• Publication status: Published
• Peer review status: Peer reviewed
• Publisher: The Ewha Medical Journal, Ewha Womans University College of Medicine
• Journal: The Ewha Medical Journal
• Volume: 48
• Issue: 3
• Pages: e48-e48
• Publication date: 2025-07-31
• DOI: 10.12771/emj.2025.00668
• ISSN: 2234-2591
• Language: English
• Keywords: Tripod (photography); Machine learning; Artificial intelligence; Statistics; Engineering; Translation (biology); Regression; Statement (logic); Chemistry; Mathematics; Computer science