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최근 범용 프론티어 모델과 의료 특화 모델의 벤치마크 성능 비교가 활발합니다. 의료 데이터로 파인튜닝한 도메인 모델보다 범용 모델이 일부 의료 벤치마크에서 더 높은 점수를 기록하기도 하였습니다. 그러나 임상 관점에서 중요한 질문은 따로 있습니다. 벤치마크 점수가 높은 모델이 실제 임상에서 중요한 판단도 안정적으로 수행하는가. 의료 지식 문제의 정답률과 임상 의사결정 지원 능력은 같은 개념이 아닙니다. 모델이 질환명이나 치료 원칙을 알고 있는 것과, 복잡한 환자 상황에서 정보의 우선순위를 정하고 위험을 조정하는 것은 서로 다른 능력이라고 볼 수 있습니다. 서로 충돌하는 검사 결과와 임상 신호를 함께 해석 약물–질환 및 약물–약물 상호작용을 연결 현재 상태뿐 아니라 이후 필요한 인력과 치료 자원을 예상 적극적인 개입보다 개입을 유보하는 것이 안전한 상황을 구분 객관식 의료 벤치마크는 이러한 과정을 충분히 평가하기 어렵습니다. 개방형 응답을 평가하는 루