본 연구는 전 세계적으로 심각한 보건 문제인 당뇨병 관리를 위해 다양한 이해관계자의 협력이 필요하다는 점을 배경으로, 다양한 의료 시나리오에서 유용성을 보여준 대규모 언어 모델(LLM)을 당뇨병 특화 과제에 적용하는 연구를 진행했습니다. 연구팀은 데이터 수집, 필터링, 증강 및 개선을 포함하는 포괄적인 데이터 처리 파이프라인을 개발하여 고품질의 당뇨병 특화 데이터셋과 평가 벤치마크를 구축했습니다. 이 데이터셋으로 미세 조정된 당뇨병 특화 LLM은 기존의 다른 LLM에 비해 다양한 당뇨병 관련 과제에서 최첨단 성능을 보였습니다. 임상 연구를 통해 개인 맞춤형 의료 제공, 의학 교육 지원, 임상 업무 간소화 등 당뇨병 관리에 대한 모델의 잠재적 응용 가능성을 확인했습니다. 제시된 프레임워크는 당뇨병 특화 LLM 개발을 돕고 임상 실무 향상 및 다양한 최종 사용자를 위한 개인화된 데이터 기반 당뇨병 관리 지원에 대한 잠재력을 강조합니다. 코드, 벤치마크 및 모델은 https://github.com/waltonfuture/Diabetica 에서 공개됩니다.
