AI 기반 예측 모델의 성능 평가 시 임상적 유용성을 고려하기 위해서는 시간에 따른 성능 평가가 필수적이다. 예를 들어, 예측 모델이 특정 사건을 예측하는 데 얼마나 정확한지를 평가할 때, 예측 시점과 실제 사건 발생 시점 간의 시간 차이를 분석해야 한다. 또한, 임상적 결과와의 연관성을 평가하여 모델이 실제 환자 치료에 얼마나 기여하는지를 확인해야 한다. 이를 위해 민감도, 특이도, 양성 및 음성 예측 값과 같은 다양한 성능 지표를 활용할 수 있다. 또한, 임상 전문가의 피드백을 통해 모델의 실질적인 유용성을 평가하고, 필요 시 모델을 조정하는 과정이 필요하다. 이러한 접근은 모델이 임상 환경에서 실제로 어떻게 작동하는지를 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.