2025 STARD-AI 진단 정확도 연구 보고 지침
The STARD-AI reporting guideline for diagnostic accuracy studies using artificial intelligence
보고 지침 · STARD-AI 운영위원회 · Nature Medicine · 2025.09
AI 진단검사의 정확도를 평가한 연구의 보고 기준으로, STARD 2015를 확장한 지침입니다. 항목을 30개에서 40개로 늘려 데이터셋 출처·주석·분할, 알고리즘 공정성, 데이터·코드 공개 보고를 더했습니다.
이전 판 · STARD 2015(진단 정확도 연구 보고 지침)
현행 · 정리 기준일 2026-10-12 현재 이 지침 계열에서 가장 최근에 나온 판입니다.
꼭 확인할 핵심
- 영상, 병리 슬라이드, 전자의무기록(EHR) 같은 데이터로 AI의 진단 정확도를 주로 평가하는 연구가 대상입니다. 진단 분류를 내는 대형 언어모형(LLM) 연구도 포함하며, 예측모형 개발·평가에는 TRIPOD+AI가 더 맞습니다.
- 포함·제외 기준을 참여자 수준과 데이터 수준으로 나눠 적용 순서대로 적습니다. 데이터 출처(일상 진료·연구용 수집·공개 저장소)와 주석자의 전문성·주석 방법도 밝힙니다.
- 데이터를 얻은 장비의 제조사·모델과 분석 소프트웨어 버전, 데이터 획득 프로토콜과 전처리를 재현할 수 있을 만큼 적습니다.
- 지표 검사(index test)의 학습·검증·테스트·외부 평가 과정과 각 표본 수, 의도된 최종 사용자와 필요한 숙련도를 보고합니다.
- 학습·검증·테스트 데이터셋별 인구학·임상·기술적 특성을 제시합니다. 데이터셋의 질환 분포가 실제 사용 대상과 맞는지, 외부 평가 데이터가 개발 데이터와 어떻게 다른지도 밝힙니다.
- 성능 오류 분석과 알고리즘 비뚤림·공정성 평가를 보고합니다. 데이터셋·코드 공개 여부, 출력의 저장·감사 가능성, 상업적 이해관계도 적습니다.
이전 판과 달라진 점
- STARD 2015의 30개 항목이 40개로 늘었습니다. 세부 항목을 포함해 14개를 새로 넣고 4개(1·3·7·25번)를 고쳤습니다.
- 데이터 출처, 주석, 획득 장비·소프트웨어 버전, 획득 프로토콜·전처리를 다루는 데이터셋 항목(11~14번)을 새로 만들었습니다.
- 적격 기준을 참여자·데이터 수준으로 나누고(7번), 기본 특성을 학습·검증·테스트 데이터셋별로 보고하게(25번) 고쳤습니다.
- 지표 검사의 개발 과정(15b)과 의도된 사용자(15d), 목표 질환 분포의 대표성(28번), 외부 데이터와 개발 데이터의 차이(29번) 항목을 더했습니다.
- 알고리즘 비뚤림·공정성(23·35번), 윤리 승인(6번), 상업적 이해관계(39번), 데이터·코드 공개와 출력 감사 가능성(40a·40b) 항목을 새로 넣었습니다.
이 지침을 근거로 해석한 최근 논문
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원문과 근거 자료
원문 보기 (무료) · PubMed 40954311 · DOI
인용: Nat Med 2025;31(10):3283-3289
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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