전자 장치의 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 학습 방법에 있어서,제1 청진음 데이터 및 제1 인공 지능 모델의 출력 데이터에 기초하여, 제2 인공 지능 모델을 1차 업데이트하는 단계;제2 청진음 데이터, 상기 제2 청진음 데이터에서 노이즈가 제거된 생체음(bioacoustics) 데이터, 상기 1차 업데이트되기 전 제2 인공 지능 모델의 출력 데이터 및 상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델의 출력 데이터에 기초하여, 상기 제1 인공 지능 모델을 업데이트하는 단계;제3 청진음 데이터 및 상기 업데이트된 제1 인공 지능 모델의 출력 데이터에 기초하여, 상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델을 2차 업데이트하는 단계; 및제4 청진음 데이터에 대한 상기 2차 업데이트된 제2 인공 지능 모델의 출력 데이터에 대응하는 리워드(reward)에 기초하여, 상기 2차 업데이트된 제2 인공 지능 모델을 3차 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 제2 인공 지능 모델을 1차 업데이트하는 단계는,상기 제1 인공 지능 모델에 상기 제1 청진음 데이터를 입력하여 제1 향상된 청진음 데이터를 획득하고, 상기 제2 인공 지능 모델에 상기 제1 청진음 데이터를 입력하여 제2 향상된 청진음 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 향상된 청진음 데이터 및 상기 제2 향상된 청진음 데이터 간의 제1 손실(loss)을 획득하는 단계; 및상기 제1 손실이 최소화되도록 상기 제2 인공 지능 모델을 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 제1 인공 지능 모델을 업데이트하는 단계는,상기 제1 인공 지능 모델에 상기 제2 청진음 데이터를 입력하여 제3 향상된 청진음 데이터를 획득하고, 상기 1차 업데이트되기 전 제2 인공 지능 모델에 상기 제2 청진음 데이터를 입력하여 제4 향상된 청진음 데이터를 획득하며, 상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델에 상기 제2 청진음 데이터를 입력하여 제5 향상된 청진음 데이터를 획득하는 단계;상기 제3 향상된 청진음 데이터 및 상기 생체음 데이터 간의 제2 손실, 상기 제4 향상된 청진음 데이터 및 상기 생체음 데이터 간의 제3 손실 및 상기 제5 향상된 청진음 데이터 및 상기 생체음 데이터 간의 제4 손실을 획득하는 단계; 및상기 제2 손실, 상기 제3 손실 및 상기 제4 손실의 합이 최소화되도록 상기 제1 인공 지능 모델을 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델을 2차 업데이트하는 단계는,상기 업데이트된 제1 인공 지능 모델에 상기 제3 청진음 데이터를 입력하여 제6 향상된 청진음 데이터를 획득하고, 상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델에 상기 제3 청진음 데이터를 입력하여 제7 향상된 청진음 데이터를 획득하는 단계;상기 제6 향상된 청진음 데이터 및 상기 제7 향상된 청진음 데이터 간의 제5 손실을 획득하는 단계; 및상기 제5 손실이 최소화되도록 상기 1차 업데이트된 제2 인공 지능 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는, 인공 지능 모델 학습 방법.