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고령층 디지털 헬스 리터러시(DHL)' 예측 머신러닝 모델 개발 가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원 기초의학사업추진단 인공지능뇌과학사업단의 전지원 교수(교신저자, 의과대학 의료정보학교실)와 박충희 연구원(제 1저자, 의과대학 의료정보학교실)을 비롯한 공동 연구팀이 파일럿 집단 연구와 대규모 설문 연구를 결합해 노년층의 디지털 헬스 리터러시(Digital Health Literacy, DHL)를 예측하는 ‘설명가능한 머신러닝’ 접근법을 개발했다. ‘설명가능한 머신러닝’이란 머신러닝 모델이 예측 결과에 이르기까지의 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 이는 단순히 높은 예측 정확도에 그치는 기존 인공지능과 달리, 각 판단이 어떤 이유와 과정을 통해 도출되었는지를 명확히 제시하는 것이 특징이다. 이는 디지털 헬스 리터러시 수준에 영향을 미치는 요인을 더욱 정밀하게 파악하고 개인 맞춤형 개선 방안을 ▲(좌측부터) 전지원 교수, 박충희 연구원 도출하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다. 최근 디지털 헬스케어 서비스가 일상화됨에 따라 스마트 기기를 활용하여 건강 정보를 탐색 및 이해와 활용하는 능력인 디지털 헬스 리터러시의 중요성이 지속적으로 강조되고 있다. 그러나 기존 디지털 헬스 리터러시 평가는 자기보고식 설문 방

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