2020 CLAIM 의료영상 AI 체크리스트

Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): A Guide for Authors and Reviewers

보고 지침 · Radiology: Artificial Intelligence(RSNA) · Radiology: Artificial Intelligence · 2020.03

의료영상 AI 연구 논문에 적어야 할 내용을 42개 항목으로 정리한 체크리스트입니다. 진단 정확도 보고 지침 STARD를 본떠 만들었고, 심초음파·심장 CT·MRI 같은 심장영상 AI 논문에도 씁니다.

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개정됨 · 새 판: CLAIM 2024 의료영상 AI 체크리스트 2024.05
아래는 이 판이 나왔을 당시의 핵심과, 그보다 이전 판과 비교해 달라진 점입니다.

꼭 확인할 핵심

42개 항목은 제목·초록, 서론, 방법, 결과, 고찰, 기타 정보 순서입니다. 방법은 연구 설계, 데이터, 정답 기준(ground truth), 데이터 분할, 모델, 학습, 평가로 나뉩니다.
정답 기준의 정의와 선택 근거, 그 기준의 오류·한계를 적습니다. 주석자 수와 자격, 독립 판독 여부와 불일치 해결 방법, 평가자 간·평가자 내 변동성 측정법도 밝힙니다.
학습·검증·테스트 데이터를 나눈 방법과 비율, 그 근거를 적습니다. 영상 데이터는 보통 환자 단위 이상에서 서로 겹치지 않게 나눕니다.
평가 데이터가 학습 데이터와 다른 출처에서 오지 않았다면 이를 한계로 밝히고 이유를 설명합니다.
성능 지표에는 95% 신뢰구간 같은 불확실성을 붙이고, 분할별 인구학·임상 특성과 성능을 함께 보고합니다. 다중 분류는 혼동행렬을 싣고 잘못 분류된 사례를 예로 보여 주도록 권합니다.
모델 구조는 다른 연구자가 다시 만들 수 있을 만큼 자세히 쓰고, 전이학습 가중치 같은 초기화 방법을 밝힙니다. 모델링에 쓴 코드는 공개 저장소에 올리도록 합니다.

새로 담긴 내용

의료영상 AI 연구에 맞춘 보고 체크리스트로, 진단 정확도 보고 지침 STARD 2015의 형식을 따랐습니다.
분류 모델뿐 아니라 영상 재구성, 텍스트 분석, 업무 흐름 최적화 연구에도 쓰도록 범위를 넓혔습니다.
기존 머신러닝 평가 보고 권고를 EQUATOR 네트워크의 보고 지침 형식으로 묶었고, 일반적인 원고 심사 기준도 담았습니다.
'ground truth', 'validation' 같은 용어를 썼으며, 2024년판은 이를 'reference standard', 'internal/external testing' 등으로 바꿨습니다.

2024년에 항목을 44개로 늘린 CLAIM 2024 개정판이 나왔으므로, 새 논문에는 개정판을 쓰세요.

판 이력 · 발표 순서

2020.03 2020 CLAIM 의료영상 AI 체크리스트 · 개정됨 · 지금 보는 판
2024.05 CLAIM 2024 의료영상 AI 체크리스트 · 현행

원문과 근거 자료

원문 보기 · 무료 전문 · PubMed 33937821 · DOI

인용: Radiol Artif Intell 2020;2(2):e200029

원문 · pubs.rsna.org
전문(PMC) · pmc.ncbi.nlm.nih.gov
지침 안내 · equator-network.org
서지 정보 · pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

정리 기준일 2026-10-12. 권고 등급은 원문 표기를 따랐고(유럽 지침과 2019년 중반 이전 미국 지침은 I·IIa·IIb·III, 그 뒤 미국 지침은 1·2a·2b·3), 읽는 법은 논문 읽는 법에 있습니다. 이 정리는 원문을 대신하지 않으니, 진료에 적용하기 전에는 원문 권고표를 확인하세요.

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