프로젝트 소개
본 과제는 류마티스내과 외래기록을 자동으로 줄여주는 소견서 요약 시스템을 개발하는 연구임. 외래에서 축적된 의무기록을 빠르게 정리하지 못하면 치료경과 전달과 소견서 작성이 산만해질 수 있음.
연구 목표는 Pointer-Generator Network 기반 딥러닝 모델과 로봇저널리즘을 결합해 factual correctness를 갖는 자연스러운 요약문 생성모델을 만드는 데 있음. 이를 위해 BERT 기반 한글·영문 Content Selector로 중요한 임상 키워드를 추출하고, 트랜스포머 기반 요약문 생성과 키워드 중심 문장 생성, 가독성 평가 및 검수 인터페이스를 통해 모델을 개선하는 연구를 수행함. 기대효과는 EMR과 연계한 빠른 소견서 작성으로 업무부담을 완화하고, 한국어·영문 혼합 의료문서 요약 기술을 고도화하는 데 있음