인공지능(AI)은 질병 진단, 치료 결정, 생의학 연구를 발전시키면서 현대 의료를 변화시키고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)은 복잡한 의학 텍스트에서 깊은 지식 추출과 의미론적 추론을 가능하게 하면서 큰 영향을 미치고 있다. 효과적인 임상 의사 결정 지원은 구조화되고 상호 운용 가능한 형식의 지식을 필요로 하며, 지식 그래프는 이질적인 의료 정보를 의미론적으로 일관된 네트워크로 통합함으로써 이러한 역할을 한다. 본 논문에서는 검색 증강 생성(RAG)과 LLM을 결합하여 의료 지표 지식 그래프를 구축하는 자동화된 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 확장성, 정확성 및 임상 신뢰성을 보장하기 위해 지침 기반 데이터 획득, 온톨로지 기반 스키마 설계 및 전문가 참여 검증을 통합한다. 결과적으로 생성된 지식 그래프는 지능형 진단 및 질의 응답 시스템에 통합되어 AI 기반 의료 솔루션 개발을 가속화할 수 있다.
