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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
옥세린 (경남대학교) 유종운 (경남대학교) 박미영 (경남대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제29권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
218 - 223 (6page)
DOI
10.6109/jkiice.2025.29.2.218

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본 연구는 ChatGPT를 활용해 실제 임상현장에서 생성된 병리 기록지 분석 가능성을 탐색하였다. PostgreSQL를 활용하여 부산대학교병원의 EMR을 바탕으로 유방암 데이터베이스를 구축하고, 데이터베이스의 병리 기록지를 대상으로 병기 정보를 추출하고 분석하였다. 기존 방식인 정규 표현식과 ChatGPT API를 활용하여 병기 데이터를 추출한 결과, 정규 표현식은 전체 병리 기록지의 12.5%에서 병기 추출에 성공한 반면, ChatGPT는 28.8%의 병기 정보를 추출하였다. ChatGPT는 정규 표현식보다 높은 성공률을 보였지만, 여전히 실사용에 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해, 추후 연구에서는 병리 기록지의 데이터 전처리를 정교화하고 프롬프트를 고도화하여 성능을 향상시키고자 한다.
#의료 인공지능 #유방암 #병리 기록지 #거대 언어 모델 #Medical AI #Breast Cancer #Pathology Reports #Large Language Model #ChatGPT

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

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