CHEST RADAR
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Research Seed
HONEIA Lab
CHEST IMAGING AI WEEKLY
EDITORIAL POLICY
편집 원칙
Chest Radar가 논문을 모으고, 고르고, 쓰고, 검수하는 기준입니다.
SCOPE
무엇을 모으는가
PubMed에 지난 7일 동안 등록된 논문 가운데, 관련 JCR 분야에서 JIF Percentile 90 이상인 저널로 만든 화이트리스트에서 흉부·AI·영상 조건에 맞는 논문을 코드로 수집합니다.
흉부영상이 검사법, 개입, 주요 평가변수, AI의 입력·출력 중 어느 것도 아니면 싣지 않습니다.
허가·제품·학회 소식은 원문 기사나 공식 발표 링크가 있는 것만 싣습니다.
SELECTION
어떻게 고르는가
임상 중요성, 연구 설계, 흉부영상 관련성, 참신성, 재현성의 5개 축으로 채점하고, 점수마다 근거를 한 줄씩 남깁니다.
두 AI 모델이 서로의 결과를 보지 않고 따로 채점합니다. 두 점수 차이가 크거나 선정 경계에 걸친 논문은 다시 판정합니다.
총점 70점 이상만 본문에 싣고, 60–69점은 ‘짧게 보기’로 소개합니다. 70점 이상이 한 편도 없으면 그 주는 쉽니다. 기준에 못 미치는 논문으로 지면을 채우지 않습니다.
외부 검증이 없는 연구와 소규모 탐색 연구는 점수 상한을 둡니다. 저널의 명성이 개별 논문의 질을 보증하지 않으므로 모든 논문을 같은 기준으로 다시 평가합니다.
WRITING
어떻게 쓰는가
요약은 초록을 기준으로 하며, 초록만 확인한 경우 그렇게 밝힙니다.
수치는 분모, 절대값, 신뢰구간을 먼저 적고 상대적 개선만 강조하지 않습니다. 결과를 부풀리지 않고 한계를 함께 적습니다.
각 논문에서 국내 자료로 검증해볼 만한 질문을 Research Seed로 정리합니다.
AI & REVIEW
AI 사용과 검수
수집과 숫자 대조는 코드로, 범위 판정·채점·초안 작성은 AI 모델로 합니다.
초안을 쓴 모델과 다른 모델이 문장마다 원문과 대조해 사실을 확인하고, 본문의 모든 숫자와 PMID·DOI·원문 제목을 코드로 다시 대조합니다.
흉부영상 전문의(홍파)가 최종 검수하고 승인한 뒤에만 발행합니다. 사용한 모델, 점수, 제외 사유는 내부 편집 기록에 남깁니다.
기본 모델을 쓸 수 없어 대체 모델을 쓴 호는 본문 하단에 표시합니다. № 1은 이 기준을 정하기 전에 발행해 이중 채점과 교차 모델 사실 확인을 거치지 않았고, 숫자 대조와 PMID·DOI 확인은 거쳤습니다.
INDEPENDENCE
광고와 이해관계
Chest Radar에는 광고나 후원이 없습니다. 기업·제품 소식도 같은 편집 기준으로만 고릅니다.
CORRECTIONS
정정
오류가 확인되면 해당 호를 고치고, 호 하단에 정정 날짜와 내용을 남깁니다. 오류 제보와 정정 요청은 문의 페이지로 받습니다.
NOTICE
고지
Chest Radar는 연구·교육 목적의 정보이며 진료 지침이나 의료 광고가 아닙니다. 임상 판단 전에는 원문과 최신 지침을 확인해 주십시오.
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