대규모 언어 모델을 이용한 언어적 피드백 기반 환자 친화적 방사선 보고서 생성

Q: 이 논문에서 정의한 Reflexion 프레임워크란 무엇인가?

모델이 스스로 생성한 출력을 평가하고 이에 대한 언어적 피드백을 직접 생성함으로써 답변의 성능을 반복적으로 개선해 나가는 강화 학습 방법이다. 본 연구에서는 이를 통해 의료 보고서의 가독성과 내용적 정확도를 동시에 향상시키는 체계로 활용하였다.

Q: Reflexion 프레임워크가 환자 친화적 의료 보고서 생성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Reflexion 프레임워크를 적용했을 때 가독성 수치가 35.90에서 7.98로 크게 낮아졌으며, 내용 일치도는 95.9%까지 상승하였다. 따라서 반복적인 언어적 피드백 과정이 보고서의 이해도를 높이면서도 원본의 의학적 정확성을 유지하는 데 매우 효과적이다.

김연우; 한주혁; 김민재; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김연우 (경희대학교) 한주혁 (경희대학교) 김민재 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,514 - 1,516 (3page)

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최근 정보 접근성의 향상과 함께 환자들이 진단 및 치료 과정에 적극적으로 참여하는 것이 중요해지고 있지만, 의료 보고서는 높은 전문성을 요구하기 때문에 환자들이 이를 이해하는데 어려움을 겪는 경우가 많다. 이에 본 연구는 대규모 언어 모델을 활용하여 의사가 작성한 방사선 보고서를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 재작성 하는 방법을 제안한다. 또한, Reflexion 프레임워크를 적용하여 가독성과 내용적 정확도를 동시에 개선하는 방법을 제시한다. MIMIC-CXR 데이터셋에서 100장의 원본 의료 보고서를 대상으로 환자 친화적 변환을 수행한 결과 ... 전체 초록 보기

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