본 기사는 LLM 에이전트의 한계를 극복하기 위해 사례 기반 추론(CBR)을 통합하는 연구에 대한 내용을 다룹니다. 연구진은 CBR을 통해 LLM 에이전트의 지식, 유연성, 책임 있는 의사결정 능력을 향상시킬 수 있음을 보여주고, 수학적 모델 및 다른 방법과의 비교 분석을 통해 CBR의 효과를 검증했습니다. 이는 더욱 발전된 인공지능 시스템 개발에 중요한 의미를 가집니다.

Chen 박사의 연구는 생성형 AI가 교육의 인식론적 기반 시설로서의 역할과 한계를 분석하고, 인간의 인식론적 자율성을 존중하는 AI 통합 방안을 제시합니다. AI 시스템은 교사의 숙련된 행위를 지원하고, 인식론적 민감성을 함양하며, 올바른 습관 형성을 유도해야 합니다. 교육적 가치와 인간의 자율성을 존중하는 AI 활용이 중요합니다.

본 기사는 AI 기반 식단 평가 기술의 최신 동향을 소개합니다. 영상-언어 모델(VLMs)을 활용한 식품 인식 연구와 FoodNExTDB 데이터베이스의 공개를 중심으로, 기술의 가능성과 한계를 분석하고 미래 전망을 제시합니다.

Tejas Sudharshan Mathai, Benjamin Hou, Ronald M. Summers 연구팀이 AI 기반 3D 모델(nnUNet)을 이용하여 폐암 조기 진단의 정확도를 높이는 종축적 폐 병변 부담 평가 방법을 개발했습니다. 해부학적 사전 정보 없이 훈련된 모델이 뛰어난 성능을 보였으며, 1cm 이상 병변에 대한 높은 정확도(71.3%), 민감도(68.4%), F1 점수(69.8%)를 달성했습니다. 환자 맞춤형 종양 부담 평가 및 시간 경과에 따른 변화 추적을 가능하게 하여 폐암 진단 및 치료에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

Anisa V. Prasad 등 연구진은 해부학적 사전 정보를 활용한 딥러닝 기반 췌장 분할 방법을 제시, Dice score 6% 증가, Hausdorff distance 36.5mm 감소 등의 성능 향상을 달성했습니다. 이 연구는 의료 영상 분석의 정확성과 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.