Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.705-706
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Llama index-based Machine Learning Model for Emergency rescue

Llama Index 기반 구급활동 지침 학습 모델

  • Minjeong Jo (Dept. of Management Information Systems, Dept. of Data Science Jeju National University) ;
  • Junghoon Lee (Dept. of Management Information Systems, Dept. of Data Science Jeju National University)
  • 조민정 (제주대학교 경영정보학과, 데이터사이언스학과) ;
  • 이정훈 (제주대학교 경영정보학과, 데이터사이언스학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

본 논문에서는 pdf 파일 형태로 주어진 119 구조대원 현장지침을 Open AI의 Llama index에 학습시켜 대화형 모델을 만들고 응급현장에서 발생할 수 있는 질의들을 쿼리 엔진에 제시하고 그 결과의 타당성을 확인한다. 기존 지식모델에서 학습된 내용과 추가된 정보에서 추론된 결과들이 제시되고 있으나 안정적인 사용을 위해서는 필요한 정보들만 요약하는 전처리 과정에 대한 설계가 필요하며 FHIR에 기반한 환자 정보 분석 모델과 결합된다.

Keywords

Acknowledgement

본 결과물은 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 3단계 산학연협력 선도대학 육성사업(LINC3.0)의 연구결과입니다.

References

  1. 대한민국소방청, 119 구급대원 현장응급처치표준지침, 2023.
  2. Paul Schmiedmayer, et al., "LLM on FHIR--Demystifying Health Records," Computers and Society https://arxiv.org/abs/2402.01711