본 논문은 AI가 생성한 진료 기록의 질 평가에 있어 기존의 자동화된 지표들이 실제 의사 선호도와 일치하지 않는다는 문제점을 해결하기 위해, 실제 사용자 피드백을 체계적으로 구조화된 체크리스트로 변환하는 파이프라인을 제안한다. HIPAA 안전 조항에 따라 준비된 21,000건 이상의 진료 데이터를 사용하여, 제안된 피드백 기반 체크리스트가 기존 방식보다 적용 범위, 다양성, 인간 평가 예측력 측면에서 우수함을 보여준다. 실험 결과, 해당 체크리스트는 품질 저하 요인에 대한 강건성, 임상의 선호도와의 높은 일치성, 평가 방법론으로서의 실용적 가치를 확인했다. 오프라인 연구 환경에서 이 체크리스트는 설정된 품질 기준 미만의 기록을 식별하는 데 도움이 될 수 있다.
