의료 AI 연구를 설계하거나 논문을 작성할 때, 배제 진단(Rule-out) 모델의 성능을 증명하기 위해 기저 유병률($P$), 위음성률($\text{FNR}$), 특이도($Sp$), 음성 예측도($\text{NPV}$), 그리고 배제 비율($r$)이라는 다섯 가지 핵심 지표를 함께 보고하게 됩니다. 하지만 이 다섯 가지 숫자를 단순히 나열하는 것과, “어떤 지표를 먼저 고정하고 어떤 지표가 그 결과로 도출되는가”라는 인과적·수학적 작동 순서를 정확히 이해하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 흔히 “전체 환자의 70%를 배제(배제 비율 $r$)하도록 임계값을 맞추자”라고 거꾸로 접근하기 쉬운데, 배제 진단에서는 안전성 기준을 먼저 세우고 효용성을 결과로 검증하는 정방향 프로세스가 필수적입니다. 다섯 가지 보..