MedGellan은 의료 기록으로부터 임상 지침을 생성하는 경량의, 어노테이션이 필요 없는 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 의료 기록으로부터 진단 예측에 사용되는 임상 지침을 생성하며, 의사는 이 지침을 바탕으로 진단을 예측합니다. 베이지안 영감을 받은 프롬프팅 전략을 사용하여 임상 데이터의 시간적 순서를 존중합니다. 초기 실험 결과, MedGellan을 사용한 LLM이 생성한 지침이 특히 재현율과 F1 점수 측면에서 진단 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 의료 결정 과정에서 오류는 심각한 결과를 초래할 수 있기에, 완전한 자동화가 어려운 현실에서 인간의 감독과 기계 지능을 결합한 하이브리드 프레임워크를 제시합니다.
