의료 전문가의 선호도 학습은 모델 개발에 많은 의미를 부여할 수 있습니다. 먼저, 의료 전문가의 선호도를 모델에 반영함으로써 의료 결정에 대한 전문적인 통찰력과 경험을 모델에 통합할 수 있습니다. 이는 모델이 의료 데이터를 더 정확하게 해석하고 환자 치료에 대한 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 또한, 의료 전문가의 선호도 학습은 모델의 해석 가능성을 향상시키고 모델이 내린 결정에 대한 이유를 설명할 수 있도록 돕습니다. 그러나 의료 전문가의 선호도 학습은 주관적인 성향이나 편향을 모델에 반영할 수 있다는 한계가 있을 수 있습니다. 또한, 이러한 학습 방식은 추가 비용과 시간이 소요될 수 있으며 의료 전문가의 의견이 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 정량화하기 어려울 수 있습니다. 따라서 의료 전문가의 선호도 학습을 활용할 때는 이러한 한계를 고려하여 신중하게 접근해야 합니다.