본 논문은 다양한 작업과 유연한 ECG 입력을 지원하는 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)을 개발하는 것을 목표로 합니다. 기존 ECG 중심 MLLM이 주로 단일 12-리드, 단시간(10초) ECG 입력에 한정된 보고서 생성 작업에 집중하는 한계를 극복하기 위해, 다양한 작업(보고서 생성, 비정상 파형 위치 파악, 개방형 질문 응답 등)과 다양한 입력(표준 병원 ECG, 장기간 단축 리드 가정용 ECG, 다중 ECG 비교 시나리오)을 포함하는 anyECG 데이터셋을 구축했습니다. 또한, 동적 길이 ECG 입력과 다중 ECG 입력을 지원하는 anyECG-chat 모델을 제안하고, 3단계 커리큘럼 학습 방식으로 모델을 훈련했습니다. 평가 결과, anyECG-chat은 보고서 생성뿐 아니라 가정 환경에서 장기간 단축 리드 ECG의 비정상 파형 위치 파악 및 다중 ECG의 종합적인 비교 분석 등 다양한 실제 응용 시나리오를 지원할 수 있음을 보여줍니다.
