TRIPOD+AI 예측모형 보고 지침(2024)
TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods
보고 지침 · TRIPOD+AI 국제 그룹 · BMJ · 2024.04
회귀분석이든 머신러닝이든 진단·예후 예측모형을 개발하거나 평가한 연구에서 무엇을 보고해야 하는지 정한 국제 지침입니다. 심전도·영상·임상 정보로 위험을 예측하는 심장 AI 논문을 쓰고 읽을 때 기본 점검표가 됩니다.
이전 판 · TRIPOD 2015 예측모형 보고 지침
현행 · 정리 기준일 2026-10-10 현재 이 지침 계열에서 가장 최근에 나온 판입니다.
꼭 확인할 핵심
- 진단·예후 예측모형의 개발 연구와 평가 연구 모두에 쓰며, 회귀와 머신러닝을 구분하지 않습니다.
- 개발 데이터와 평가 데이터를 따로 적고 나눈 방법을 밝힙니다. 평가 데이터에 학습 데이터와 같은 참여자가 섞이면 안 됩니다.
- 표본 크기의 근거, 결측 처리, 모델을 만든 단계·하이퍼파라미터 조정·내부 검증 방법을 적습니다.
- 판별력·보정·임상 유용성 같은 성능 지표를 신뢰구간과 함께, 사회인구학적 소집단별로도 보고합니다.
- 클래스 불균형 처리와 재보정, 분류 임계값의 근거, 모델 업데이트, 공정성을 지키는 방법을 적습니다.
- 데이터·코드 공개, 프로토콜·연구 등록, 환자·대중 참여 여부를 보고합니다.
이전 판과 달라진 점
- TRIPOD 2015를 대체하며, 2015판 체크리스트는 더 이상 쓰지 말라고 명시했습니다.
- 머신러닝 연구에 필요한 보고 사항을 더해 회귀·머신러닝을 함께 다루는 27개 항목(세부 52개)으로 바뀌었습니다.
- 공정성을 서론·방법·결과·고찰의 여러 항목에 걸쳐 새로 강조했습니다.
- 오픈사이언스 항목(연구비·이해상충·프로토콜·등록·데이터 공유·코드 공유)을 새로 두었습니다.
- 환자·대중 참여 항목을 새로 넣었습니다.
- 초록용 체크리스트를 13개 항목으로 갱신했고, 'validation' 대신 'evaluation'이라는 용어를 씁니다.
대형언어모델(LLM)을 쓴 연구는 이를 확장한 TRIPOD-LLM을 함께 봅니다.
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원문과 근거 자료
원문 보기 · 무료 전문 · PubMed 38626948 · DOI
인용: BMJ 2024;385:e078378
정리 기준일 2026-10-10. 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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