Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Automated Medical Documentation
Created by
Haebom
저자
Hui Yi Leong, Yi Fan Gao, Ji Shuai, Yang Zhang, Uktu Pamuksuz
개요
본 논문은 의사들의 과도한 행정 업무 부담을 해소하기 위해 의료 대화를 기반으로 의료 보고서를 자동 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)인 MediGen을 제시한다. LLaMA3-8B를 미세 조정하여 개발된 MediGen은 의료 대화의 전사 및 요약에서 높은 정확도(ROUGE score 58%, BERTScore-F1 72%)를 달성하여 의사의 행정 업무량을 줄이고 의료 효율성과 의사의 웰빙을 향상시킬 가능성을 보여준다.
시사점, 한계점
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시사점:
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의사의 과도한 행정 업무 부담 완화 가능성 제시
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의료 보고서 작성 자동화를 통한 의료 효율성 증대 기대
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의사의 업무 만족도 및 웰빙 향상에 기여할 수 있음
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한계점:
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현재 모델의 정확도(ROUGE 58%, BERTScore-F1 72%)가 완벽하지 않아 추가적인 개선 필요
