AI 기반 의료 기기의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 여러 접근 방식이 고려될 수 있다. 첫째, 지속적인 데이터 수집 및 분석을 통해 실시간으로 모델의 성능을 모니터링하는 것이 중요하다. 이를 통해 운영적 변화나 제도적 변화에 따른 데이터 시프트를 조기에 감지하고, 필요한 경우 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 둘째, 다양한 환자 집단과 임상 환경에서의 성능을 평가하기 위해 다양한 외부 검증을 실시하는 것이 필요하다. 이는 모델이 다양한 상황에서 잘 작동하는지를 확인하는 데 도움을 줄 수 있다. 셋째, 모델의 재훈련 및 미세 조정을 통해 성능 저하를 방지할 수 있다. REVAFT 프레임워크와 같은 반복적인 검증 및 미세 조정 프로세스를 통해, 모델이 새로운 데이터에 적응하고 지속적으로 최적화될 수 있도록 해야 한다. 마지막으로, 임상 전문가와의 협력을 통해 실제 임상 환경에서의 피드백을 반영하여 모델을 개선하는 것도 중요한 접근 방식이다.