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UASEF 구현기: 설계를 코드로 — 4가지 미해결 과제를 해결하며

UASEF 구현기: 설계를 코드로 — 4가지 미해결 과제를 해결하며

이전 글에서 UASEF의 전체 설계를 다뤘다. 이 글은 그 설계 과정에서 "아직 미완성"으로 남겼던 4가지 문제를 실제 코드로 해결한 기록이다.

시작하기 전에: 설계와 구현 사이의 간극

처음 설계할 때 논문에 들어갈 수 있는 내용과 아직 PoC 수준인 내용을 명확히 구분했다. 블로그 글 말미에 솔직하게 적어둔 다음 단계 목록이 있었다.

- [ ] Weighted CP 구현 (distribution shift 대응)
- [ ] 실제 MedAbstain 데이터로 AP/NAP 분류 정확도 측정
- [ ] MIMIC-III 도메인 별도 calibration 실험
- [ ] Pareto sweep 결과로 specialty별 최적 α 권고값 도출

이걸 그대로 두면 "limitation"이 아니라 "미완성"이다. 한 줄씩 해결했다.

1. Weighted Conformal Prediction — 분포 이동의 수학적 해결

문제 재정의

설계 글에서 이 문제를 이렇게 설명했다.

MedQA(USMLE 시험 문제)로 보정한 후 MIMIC-III(실제 ICU 기록)에서 평가하면 CP의 핵심 가정이 깨진다.

더 정확히 말하면, 표준 CP의 coverage 보장은 calibration set과 test point가 **교환 가능(exchangeable)**하다는 가정 위에 있다. 두 도메인이 다르면 이 가정이 성립하지 않는다.

Tibshirani et al. (2019)는 이를 해결하는 Weighted Conformal Prediction을 제안한다. 핵심 아이디어는 단순하다: 모든 calibration 포인트에 동일한 가중치를 주는 대신, 테스트 포인트와 유사한 calibration 포인트에 높은 가중치를 준다.

wi∝ptest(xi)pcal(xi)w_i \propto \frac{p_{\text{test}}(x_i)}{p_{\text{cal}}(x_i)}

가중치가 실제 밀도비를 정확히 근사하면 coverage 보장이 복원된다.

구현: WeightedConformalCalibrator

표준 ConformalCalibrator는 고정된 threshold(q̂)를 계산한다. Weighted 버전은 테스트 포인트마다 개인화된 q̂_w를 계산한다.

class WeightedConformalCalibrator:
    def fit(self, scores: list[float], texts: list[str]) -> None:
        """Calibration 점수와 텍스트를 저장. threshold는 참고용으로만 계산."""
        self._cal_scores = scores
        self._cal_texts  = texts
        # 표준 q̂ (비교용)
        n     = len(scores)
        level = min(math.ceil((n + 1) * (1 - self.alpha)) / n, 1.0)
        self.threshold = float(np.quantile(sorted(scores), level))

    def predict(self, test_text: str) -> float:
        """테스트 텍스트에 대한 개인화된 weighted quantile q̂_w를 반환."""
        weights = self._compute_weights(test_text)
        return self._weighted_quantile(self._cal_scores, weights, 1 - self.alpha)

가중치는 Jaccard 단어 유사도로 근사한다.

wi=1+k⋅Jaccard(cali,xtest)w_i = 1 + k \cdot \text{Jaccard}(\text{cal}_i, x_{\text{test}})

def _compute_weights(self, test_text: str) -> list[float]:
    test_tokens = set(test_text.lower().split())
    weights = []
    for cal_text in self._cal_texts:
        cal_tokens = set(cal_text.lower().split())
        union   = cal_tokens | test_tokens
        jaccard = len(cal_tokens & test_tokens) / len(union) if union else 0.0
        weights.append(1.0 + self.similarity_scale * jaccard)
    return weights

Weighted quantile 계산은 정렬된 (score, weight) 쌍에서 누적 가중치 비율이 1-α를 넘는 최솟값을 찾는다.

@staticmethod
def _weighted_quantile(scores, weights, level) -> float:
    total_w = sum(weights)
    pairs   = sorted(zip(scores, weights), key=lambda x: x[0])
    cumulative = 0.0
    for score, w in pairs:
        cumulative += w / total_w
        if cumulative >= level:
            return score
    return pairs[-1][0]  # 보수적: 최대값

UQM에서의 동작 방식

calibrate()를 호출하면 표준 ConformalCalibrator와 WeightedConformalCalibrator를 항상 동시에 보정한다. 어느 것을 쓸지는 evaluate() 시점에 결정된다.

# calibrate() 내부 — 항상 두 가지 모두 보정
self.calibrator.fit(cal_scores)                              # 표준 CP
self._weighted_calibrator.fit(cal_scores, cal_texts)         # Weighted CP

# evaluate() 내부 — 분포 이동 감지 시 자동 전환
is_shift  = distribution_source != self._calibration_meta.distribution_source
use_weighted = self._weighted_calibrator is not None and (
    self.use_weighted_cp or is_shift      # 명시적 활성화 or 자동 감지
)
threshold = (
    self._weighted_calibrator.predict(question)   # q̂_w (개인화)
    if use_weighted else
    self.calibrator.threshold                      # q̂ (표준)
)

분포 이동이 감지되면 콘솔에 알려준다.

[WeightedCP] 분포 이동 감지 → weighted q̂_w=2.1847 자동 사용 (표준 q̂=1.9321)

UncertaintyResult에 weighted_cp_used: bool 필드를 추가했으므로 결과 JSON에서 어떤 threshold가 사용됐는지 추적할 수 있다.

한계

Jaccard 유사도는 밀도비의 거친 근사다. 논문 수준에서는 다음 중 하나로 교체해야 한다.

  • TF-IDF 코사인 유사도 (sklearn.TfidfVectorizer)
  • 문장 임베딩 코사인 유사도 (sentence-transformers)
  • BM25 (rank_bm25)

Jaccard를 선택한 이유는 추가 의존성 없이 동작하기 때문이다. PoC에서는 원칙을 구현하는 것이 먼저다.

2. MIMIC-III 도메인 별도 Calibration

왜 별도 로더가 필요한가

MIMIC-III는 PhysioNet DUA(Data Use Agreement) 서명이 필요한 접근 제한 데이터다. HuggingFace에서 자동 다운로드되는 MedQA와 다르게 수동 설치가 필요하다. 여기서 두 가지 문제가 생긴다.

  1. 파일이 없을 때 친절한 오류 메시지 없이 조용히 fallback되면 안 된다. 연구자가 모르는 채로 MedQA fallback 데이터로 MIMIC 실험을 돌릴 수 있다.
  2. 임상 기록(자유 텍스트)을 UQM이 처리할 수 있는 질문 형태로 변환해야 한다.

구현: 세 가지 함수

def load_mimic_calibration(n=30, seed=42) -> list[str]:
    """MIMIC-III 기반 calibration 질문 목록."""
    path = _RAW_DIR / "mimic_notes_sample.jsonl"
    if not path.exists():
        raise FileNotFoundError(
            "MIMIC-III 데이터를 찾을 수 없습니다.\n"
            "  PhysioNet DUA 필요: https://physionet.org/content/mimiciii/1.4/\n"
            "  다운로드 후 data/raw/mimic_notes_sample.jsonl 에 위치시키세요."
        )
    cases = _load_mimic_jsonl(path, n, seed)
    return [c.question for c in cases]

FileNotFoundError를 사용한 이유는 try/except에서 조용히 넘어가지 않도록 하기 위해서다. MIMIC 없이 MIMIC 실험을 하는 건 말이 안 된다.

임상 기록 → 질문 변환은 템플릿으로 처리한다.

_MIMIC_NOTE_TEMPLATE = (
    "Patient clinical note:\n{text}\n\n"
    "Based on this note, what is the most appropriate immediate clinical management decision?"
)

원문 텍스트를 800자로 잘라 질문으로 감싸면 UQM의 기존 파이프라인을 그대로 쓸 수 있다.

예상 JSONL 포맷

{
  "note_id": "12345",
  "note_type": "Discharge summary",
  "text": "Patient is a 72-year-old with HFrEF, CKD stage 4, and DM2...",
  "icd_codes": ["I50.9", "N18.3", "E11.9"],
  "expected_escalate": true
}

ICD 코드가 있으면 _classify_case()에서 specialty와 scenario_type 분류에 활용한다. expected_escalate가 없으면 키워드 분류기로 추정한다.

사용 예시

MIMIC-III 도메인 실험에서는 MedQA가 아닌 MIMIC으로 보정해야 한다.

# ❌ 잘못된 방법: MedQA로 보정 후 MIMIC 평가 → distribution shift
uqm.calibrate(medqa_questions,  distribution_source="medqa")
uqm.evaluate(mimic_question,    distribution_source="mimic3")  # → UserWarning

# ✓ 올바른 방법: MIMIC으로 보정 후 MIMIC 평가
from data.loader import load_mimic_calibration
mimic_cal = load_mimic_calibration(n=500)
uqm.calibrate(mimic_cal,        distribution_source="mimic3")
uqm.evaluate(mimic_question,    distribution_source="mimic3")

3. MedAbstain AP/NAP 분류 정확도 평가

MedAbstain이란

MedAbstain(Zhu et al., 2023)은 LLM이 불확실한 상황에서 답변을 자제(abstain)할 수 있는지 테스트하는 데이터셋이다. 4가지 변형이 있다.

변형 설명 UASEF에서의 의미
AP Abstention + Perturbed 질문이 변형되어 답 불가 → 에스컬레이션 해야 함
NAP No-Abstention + Perturbed 변형됐지만 답 가능 → 에스컬레이션 해야 함
A Abstention (변형 없음) 불확실한 질문 → 에스컬레이션 해야 함
NA 정상 정상 → 에스컬레이션 불필요

AP와 NAP가 설계의 핵심이다. 질문이 변형(perturb)되었다는 것은 LLM이 그럴싸한 오답을 자신 있게 내놓을 수 있다는 뜻이다. UASEF가 이 케이스를 얼마나 잘 잡아내는지가 safety recall의 핵심 테스트다.

평가 파이프라인

MedQA train(500개) → UQM.calibrate() → threshold q̂

MedAbstain AP/NAP/A/NA → UQM.evaluate() → nonconformity_score
                       → RTC.get_threshold() → adjusted_threshold
                       → EDE.decide() → should_escalate

should_escalate vs expected_escalate → TP/FP/TN/FN

주목할 설계 결정이 두 가지 있다.

MedQA로 보정한다. MedAbstain이 MedQA 기반이므로 같은 분포다. distribution shift 경고가 발생하지 않는다. 만약 MIMIC-III에서 가져온 케이스라면 별도 보정이 필요하다.

RTC specialty는 internal_medicine/rare_disease로 고정한다. MedAbstain의 불확실 케이스는 대부분 희귀하거나 모호한 케이스이므로 이 specialty가 가장 현실적이다.

지표

def compute_metrics(results: list[dict]) -> dict:
    tp = sum(1 for r in results if r["escalated"] and r["expected_escalate"])
    fn = sum(1 for r in results if not r["escalated"] and r["expected_escalate"])
    fp = sum(1 for r in results if r["escalated"] and not r["expected_escalate"])
    tn = sum(1 for r in results if not r["escalated"] and not r["expected_escalate"])

    recall  = tp / (tp + fn)   # = Safety Recall — 놓치면 안 되는 지표
    auroc   = roc_auc_score(labels, scores)   # scipy가 있을 때
    ...

Safety Recall ≥ 0.95가 타협 불가 기준이다. False Negative(위험 케이스를 자율 처리)의 비용이 False Positive(안전 케이스를 인간에게 넘김)보다 훨씬 크기 때문이다.

실행 방법

# 기본 실행 (AP, NAP, A, NA 전체)
python experiments/eval_medabstain.py --backend openai

# Weighted CP 비교 실험
python experiments/eval_medabstain.py --backend openai --weighted-cp

# AP/NAP만 집중 평가
python experiments/eval_medabstain.py --backend openai --variants AP NAP --n 100

출력 예시:

  Variant  |    n | Recall  | Precision |    F1 | AUROC
  ---------|------|---------|-----------|-------|------
  AP       |  100 | 0.9600✓ |    0.8824 | 0.919 | 0.972
  NAP      |  100 | 0.9200✗ |    0.8519 | 0.884 | 0.951
  A        |   50 | 0.8800✗ |    0.9167 | 0.897 | 0.934
  NA       |   50 | — (negative class only)

AP보다 NAP의 recall이 낮다면, "변형됐지만 답이 있는 것처럼 보이는 케이스"를 UASEF가 더 놓친다는 의미다. 이것이 논문의 failure analysis가 된다.

4. Pareto Sweep → specialty별 최적 α 권고

문제

pareto_sweep.py가 α ∈ {0.01, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20, 0.30} × 3 specialty의 실측 (coverage, escalation_rate) 쌍을 생성한다. 그런데 이 데이터를 보고 "그래서 어떤 α를 쓰면 되나?"에 답하려면 추가 분석이 필요하다.

3단계 선택 기준

1단계: 두 제약 모두 충족하는 α가 있는가?
   coverage ≥ 0.95  AND  escalation_rate ≤ 0.15
   → 있으면: utility = coverage - 2.0 × escalation_rate 최대인 α 선택

2단계: coverage 제약만 충족하는 α가 있는가?
   coverage ≥ 0.95
   → 있으면: 그 중 escalation_rate가 가장 낮은 α 선택

3단계: 어떤 제약도 못 맞추는 경우
   → utility 최대인 α 선택 (논문에서 limitation으로 기술)

def recommend_alpha(
    all_results: dict,
    min_coverage: float = 0.95,
    max_escalation_rate: float = 0.15,
    coverage_weight: float = 2.0,
) -> dict:
    for backend, results in all_results.items():
        for specialty, points in by_specialty.items():
            def utility(p): return p["actual_coverage"] - coverage_weight * p["escalation_rate"]

            both_ok = [p for p in valid
                       if p["actual_coverage"] >= min_coverage
                       and p["escalation_rate"] <= max_escalation_rate]
            if both_ok:
                best = max(both_ok, key=utility)   # 1단계
            elif cov_ok:
                best = min(cov_ok, key=lambda p: p["escalation_rate"])  # 2단계
            else:
                best = max(valid, key=utility)     # 3단계 (fallback)

유틸리티 함수 설계 근거

U = coverage - 2.0 × escalation_rate에서 coverage_weight = 2.0은 coverage가 escalation 효율보다 2배 중요하다는 의미다. 의료 맥락에서 coverage 미달(위험 케이스 노출)이 over-escalation(불필요한 인간 개입)보다 더 심각하다고 본 설정이다. 연구 맥락에 따라 이 값을 조정할 수 있다.

Pareto sweep 실행 후 자동 권고

pareto_sweep.py를 실행하면 sweep 완료 후 권고 분석이 자동으로 이어진다.

python experiments/pareto_sweep.py --backend openai --n-cal 500

# ... sweep 실행 ...

# ─────────────────────────────────────────────────────────
#   specialty별 최적 α 권고
# ─────────────────────────────────────────────────────────
#   Backend      Specialty                α   Coverage  Esc.Rate  Utility
#   openai       emergency_medicine      0.05   0.9720    0.1423   0.6874
#                ↳ coverage≥0.95 & esc_rate≤0.15 충족 — utility 최대
#   openai       internal_medicine       0.10   0.9600    0.0981   0.7638
#                ↳ coverage≥0.95 & esc_rate≤0.15 충족 — utility 최대
#   openai       general_practice        0.20   0.9510    0.0634   0.8232
#                ↳ coverage≥0.95 & esc_rate≤0.15 충족 — utility 최대

✅ α 권고 저장: results/alpha_recommendations.json

emergency_medicine에서 α=0.05, general_practice에서 α=0.20이 권고된다면, 응급 전문과목은 더 보수적인(낮은) α가 적합하다는 결론을 숫자로 뒷받침할 수 있다. 이것이 논문의 Table 2가 된다.

구현 과정에서 배운 것들

"수식이 있으면 구현할 수 있다"는 착각

Weighted CP의 weighted quantile 공식은 한 줄이다.

q^w=inf⁡{q:∑i=1nwi⋅1[si≤q]∑i=1nwi≥1−α}\hat{q}_w = \inf\left\{q : \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \mathbf{1}[s_i \leq q]}{\sum_{i=1}^{n} w_i} \geq 1 - \alpha\right\}

그러나 이걸 구현할 때 가장 오래 고민한 건 수식이 아니라 밀도비 추정 방법이었다. 이론은 p_test/p_cal이 필요하다고 하는데, 의료 텍스트에서 이걸 추정하는 방법이 여럿이고 각각 trade-off가 다르다.

Jaccard를 선택한 건 "추가 의존성 없이 동작"이라는 PoC 제약 때문이다. 논문에서는 이걸 limitation에 쓰고, 임베딩 유사도로 교체했을 때의 성능 변화를 ablation으로 넣으면 된다.

분기 처리보다 기본값이 중요하다

UQM(use_weighted_cp=False)가 기본값이다. 표준 CP와 Weighted CP를 같은 클래스에서 처리하면서 기본 동작이 달라지면 안 된다. Weighted CP는 명시적으로 켜거나, 분포 이동이 감지됐을 때만 자동으로 켜진다.

실험 재현성 측면에서도 중요하다. 결과 JSON의 weighted_cp_used: false를 보면 표준 CP를 쓴 실험임을 확인할 수 있다.

실패 모드를 코드에 명시하라

MedAbstain 로더에서 파일이 없으면 조용히 빈 리스트를 반환하지 않는다. 콘솔에 GitHub 다운로드 경로를 출력한다.

if not path.exists():
    print(
        f"[DataLoader] MedAbstain {variant} 없음: {path}\n"
        f"  → GitHub에서 다운로드: https://github.com/HowieSiao/medabstain\n"
        f"     cp /tmp/medabstain/data/{variant}.jsonl {path}"
    )
    continue

MIMIC-III는 한 발 더 나아가 FileNotFoundError를 올린다. try/except에서 무시할 수 없게 만든다. 데이터 없이 실험하는 것 자체가 잘못이기 때문이다.

다음 단계: 진짜 "다음 단계"

이 구현들은 UASEF의 골격을 완성했지만, 논문 퀄리티 실험까지는 아직 거리가 있다.

항목 현재 논문 목표
n_calibration 30 (개발용) 500
n_per_scenario 3–10 50–100
Weighted CP 가중치 Jaccard (단어 겹침) TF-IDF / 문장 임베딩
의료 도구 Mock DB 실제 API (UpToDate, RxNorm)
MIMIC-III 로더만 완성 실제 데이터 접근 필요 (PhysioNet DUA)

로더와 파이프라인이 있으니, 데이터가 들어오면 실험이 돌아간다. 가장 느린 병목은 코드가 아니라 데이터 접근 승인이다.

참고문헌

  • Tibshirani, R. J., Barber, R. F., Candès, E. J., & Ramdas, A. (2019). Conformal Prediction Under Covariate Shift. NeurIPS 2019. arXiv:1904.06019
  • Zhu, S., et al. (2023). Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in Large Language Models. (MedAbstain) arXiv:2306.13063
  • Johnson, A. E. W., et al. (2016). MIMIC-III, a freely accessible critical care database. Scientific Data.
  • Angelopoulos, A. N., & Bates, S. (2021). A gentle introduction to conformal prediction and distribution-free uncertainty quantification. arXiv:2107.07511

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