인공지능 (AI)은 의료 영상 연구에서 급격한 발전을 이끌어냈으며, 점점 더 정교한 알고리즘을 생성하고 벤치마크 태스크 (benchmark tasks)에서 꾸준한 개선을 이루어냈습니다. 그러나 이러한 알고리즘 중심의 궤적은 성장하는 불균형을 드러내기도 했습니다. 즉, 계산 방법론 (computational methods)은 빠르게 발전하는 반면, 영상 태스크 (imaging tasks), 평가 지표 (evaluation metrics), 그리고 임상적 의미 (clinical meaning)를 정의하는 개념적 토대는 때때로 충분히 검토되지 않은 채 남아 있습니다. 본 관점 (Perspective) 논문에서, 우리는 고정된 문제 정의 내에서 계산적 구현과 성능을 개선하는 데 집중하는 알고리즘적 혁신 (algorithmic innovation)과, 어떤 문제가 제기되는지, 성공이 어떻게 측정되는지, 그리고 특정 접근 방식이 왜 임상적으로 관련이 있는지를 재구성하는 개념적 혁신 (conceptual innovation)을 구분합니다. 우리는 기존의 인센티브 구조, 교육 경로, 그리고 출판 규범이 특히 신진 연구자들에게 알고리즘적 참신함 (algorithmic novelty)에 불균형적으로 보상을 주는 반면, 과학적 성숙과 임상적 전환 (clinical translation)에 필수적인 개념적 기여는 때때로 저평가하고 있다고 주장합니다. 의료 영상 AI의 대표적인 사례들을 통해, 우리는 불충분한 개념적 근거가 어떻게 목표의 불일치, 취약한 일반화 (fragile generalization), 그리고 제한된 실세계 영향력으로 이어질 수 있는지 보여줍니다. 마지막으로 우리는 연구자, 멘토, 심사위원, 그리고 학술지가 알고리즘적 발전과 함께 개념적 혁신을 더 잘 인식하고, 지원하며, 통합할 수 있도록 하는 실행 가능한 권고 사항을 제시하며 결론을 맺습니다.