[{"data":1,"prerenderedAt":104},["ShallowReactive",2],{"blog-\u002Fblog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions":3,"blog-\u002Fblog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions-surround":95,"blog-\u002Fblog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions-translation":101},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":9,"date":79,"description":80,"draft":81,"extension":82,"image":83,"meta":84,"navigation":86,"path":87,"seo":88,"stem":89,"tags":90,"__hash__":94},"blog\u002Fblog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions.md","시술 결정의 불확실성: 정답이 아니라 선택지입니다",{"name":7,"picture":8},"조수익","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fauthor-sooickcho.jpg",{"type":10,"value":11,"toc":70},"minimark",[12,16,21,24,27,31,34,47,50,54,57,60,64,67],[13,14,15],"p",{},"같은 고민으로 세 곳의 피부과에 가면, 세 가지 다른 제안을 받을 수 있습니다. 누군가는 레이저를, 누군가는 리프팅을, 누군가는 아직 시술이 필요 없다고 말할지도 모릅니다. 이 경험을 하고 나면 혼란스러워집니다. 누가 맞는 걸까? 오늘은 그 질문에 대한 이야기입니다. 결론부터 말하면, 셋 다 틀리지 않았을 가능성이 높습니다.",[17,18,20],"h3",{"id":19},"항암치료에는-가이드라인이-있습니다","항암치료에는 가이드라인이 있습니다",[13,22,23],{},"의학의 많은 영역에는 표준 치료 가이드라인이 있습니다. 암이 대표적입니다. 암종과 병기가 정해지면 국제 가이드라인이 권고하는 치료의 순서가 있고, 전 세계 의사들이 대체로 그 틀 안에서 움직입니다. 제가 루닛에서 했던 예후 예측 연구도 이런 표준화된 체계가 있었기에 가능했습니다.",[13,25,26],{},"그런데 피부 시술의 세계에는 이런 절대적인 가이드라인이 없습니다. 같은 주름을 두고도 권고되는 하나의 표준 시술이 존재하지 않습니다. 이것은 의료의 미성숙이 아니라, 이 영역의 결정이 원래 그런 구조이기 때문입니다.",[17,28,30],{"id":29},"시술-결정은-세-가지가-만나는-지점입니다","시술 결정은 세 가지가 만나는 지점입니다",[13,32,33],{},"시술 결정에는 피부 상태만 들어가는 것이 아닙니다. 적어도 세 가지가 함께 작동합니다.",[35,36,37,41,44],"ul",{},[38,39,40],"li",{},"피부 상태: 어떤 지표가 얼마나, 어느 부위에서 변했는가",[38,42,43],{},"의사의 경험: 어떤 시술에 숙련되어 있고, 어떤 장비를 다뤄왔는가",[38,45,46],{},"고객의 선호: 회복 기간을 얼마나 감당할 수 있는가, 예산은, 통증에 대한 민감도는",[13,48,49],{},"같은 피부라도 다운타임을 감당할 수 없는 직장인과 시간 여유가 있는 사람의 최선은 다릅니다. 같은 시술이라도 그것을 수백 번 해본 의사와 아닌 의사의 결과는 다를 수 있습니다. 세 곳의 피부과가 다른 제안을 하는 이유가 여기에 있습니다. 각자 다른 경험과 다른 가정 위에서, 각자 타당한 답을 낸 것입니다.",[17,51,53],{"id":52},"그래서-다른-방식의-ai가-필요합니다","그래서 다른 방식의 AI가 필요합니다",[13,55,56],{},"여기서 일반적인 의료 AI와의 차이가 생깁니다. 진단 AI는 하나의 정답을 맞히도록 학습됩니다. 암이냐 아니냐처럼 정답이 있다고 여겨지는 문제니까요. 하지만 시술 결정처럼 정답이 여럿인 문제에 같은 방식을 쓰면, AI는 여러 타당한 선택지 중 하나만을 정답처럼 말하게 됩니다. 그것은 도움이 아니라 왜곡입니다.",[13,58,59],{},"앞서 저는 중증도 평가에서 '여러 전문가의 판단 분포'를 학습하는 이야기를 했습니다. 시술 결정은 그 문제의 확장판입니다. AI가 배워야 하는 것은 하나의 정답이 아니라, 이 피부 상태에서 실제로 선택되는 다양한 가능성과 그 맥락입니다.",[17,61,63],{"id":62},"데이터도-그만큼-넓어져야-합니다","데이터도 그만큼 넓어져야 합니다",[13,65,66],{},"이런 AI를 만들려면 데이터부터 달라져야 합니다. 한 명의 의사, 한 곳의 기관에서 나온 데이터로 학습하면, AI는 그 의사의 스타일을 배울 뿐입니다. 다양한 의사와 의료기관의 결정이 담겨야 선택지의 폭이 학습되고, 나아가 국가마다 선호되는 시술과 장비가 다르기 때문에 글로벌 데이터로의 확장까지 필요합니다.",[13,68,69],{},"저희가 가려는 방향이 이것입니다. 인스킨뷰는 시술을 처방하는 도구가 아니라, 내 피부 상태에서 어떤 선택지들이 존재하는지를 보여주는 도구여야 한다고 생각합니다. 정답은 결국 의사와 고객이 만나 정하는 것이고, 데이터가 할 일은 그 대화의 출발점을 만들어주는 것이니까요.",{"title":71,"searchDepth":72,"depth":72,"links":73},"",2,[74,76,77,78],{"id":19,"depth":75,"text":20},3,{"id":29,"depth":75,"text":30},{"id":52,"depth":75,"text":53},{"id":62,"depth":75,"text":63},"2026-08-30","항암치료에는 표준 가이드라인이 있지만, 피부 시술에는 없습니다. 정답이 없는 결정을 AI가 어떻게 도와야 하는지에 대한 기록입니다.",false,"md","\u002Fimages\u002Fblog\u002F023ad4e3-c54c-432b-80b9-48e78712da40.png",{"slug":85},"uncertainty-in-procedure-decisions",true,"\u002Fblog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions",{"title":5,"description":80},"blog\u002Funcertainty-in-procedure-decisions",[91,92,93],"피부 시술","의료 AI","인스킨뷰","6t4CO7__JVx8ycyDfFWvZRLrKdsQpLUzDKqGIf9_ViM",[96,97],null,{"title":98,"path":99,"stem":100,"children":-1},"피부 노화의 시간표를 데이터로 그리다","\u002Fblog\u002Fskin-aging-timeline","blog\u002Fskin-aging-timeline",{"path":102,"title":103},"\u002Fblog\u002Fen\u002Funcertainty-in-procedure-decisions","The Uncertainty of Procedure Decisions",1788083082460]