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초록·키워드
Advances in artificial intelligence, particularly through Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs), and Transformer-based models such as the Generative Pre-trained Transformer (GPT), have significantly shifted the landscape from rule-based to dynamic, data-driven text generation approaches. We review state-of-the-art techniques, highlighting the crucial shift towards Large Language Models (LLMs) that excel in generating nuanced, context-aware medical texts. This study reviews existing methodologies and examines the challenges of implementing these technologies in real-world healthcare settings, including data privacy, integration complexities, and the need for domain-specific training. Additionally, the paper showcases several case studies to illustrate the practical benefits and significant efficiency gains from automated medical report generation. The paper aims to provide a comprehensive overview of text-generation models’ current capabilities, limitations, and future potential in healthcare.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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