의료 현장에서(특히 임상 기록) 증가하는 문서 작성 업무 부담은 AI 기반 솔루션의 개발을 촉진해 왔다. 본 연구는 외래 경과기록(progress notes)의 초안을 생성하는 AI Doctor Assistant(DA)를 소개한다. DA는 두 가지 주요 과제, 즉 경과기록의 수술(처치) 요약 섹션과 임상 소견(clinical findings) 섹션을 생성하는 데 초점을 둔다. 본 연구는 네 가지 의학 전문 분야의 데이터셋을 사용하여, 각 교수(professor)별로 개별 미세조정된 모델의 성능을 모든 교수의 데이터로 학습한 범용(general) 모델의 성능과 비교한다. 개별 모델과 범용 모델을 비교한 실험 결과, 범용 모델의 성능은 과제 유형에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI DA가 문서 작성 부담을 줄이고 다양한 임상 시나리오 전반에 걸친 범용 능력을 향상시킬 잠재력이 있음을 시사한다.

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