연구진은 질병 스크리닝 모델의 해석력 부족과 성능 저하 문제를 해결하기 위해 EviScreen 프레임워크를 개발했어요. EviScreen은 과거 사례의 지역 정보를 활용하여 질병 스크리닝 성능을 향상시키는 증거 기반 추론 방식을 사용합니다.
EviScreen은 지역 증거를 통해 과거 사례를 참고하고, 현재 사례와 과거 사례의 증거를 함께 활용하여 예측을 수행하며, 임상 수준의 재현율에서 높은 특이도를 달성했어요.
EviScreen의 코드는 GitHub에서 공개되어 있으며, 연구 결과는 실제 질병 스크리닝 벤치마크에서 우수한 성능을 보였어요.