Salaudeen 외 연구진은 의료 분야의 예측 및 생성 AI에서 흔히 발생하는 신뢰성 실패 사례를 검토하며, 여기에는 잘못된 모델 출력, 임상적으로 정당화되지 않은 성능 차이, 배포 시 성능 저하 등이 포함됩니다. 이들은 기존 기술 솔루션이 왜 부족한지를 살펴보고, 라이프사이클을 고려한 평가, 지속적인 모니터링, 그리고 제도적 거버넌스를 주장합니다.