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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김이현 (제주대학교) 양래은 (제주대학교) 김성백 (제주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제5호
발행연도
2024.5
수록면
212 - 219 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.5.212

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본 연구에서는 ChatGPT API를 활용하여 병원의 전자의무기록(EMR)을 FHIR 표준화하고, 이를 통해 데이터 접근성을 강화하는 방법을 제안한다. 새로운 감염병에 대응하기 위해 국가/의료기관 간의 신속한 의료정보 교류 및 공유 필요성이 증대되고 있지만, 국제적으로 표준화되지 않은 의료정보는 접근성이 떨어지는 것이 현실이다. 또한 의료 지식과 IT 지식을 겸비한 인력 부족 문제와 비용 문제로 표준화 작업은 제한되고 있다. 이에 대규모 자연어 처리 모델인 ChatGPT의 API를 활용하는 방법론을 제시하며, 기존 EMR을 자동으로 FHIR 표준화 및 오류교정하는 웹 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 정제된 EMR을 FHIR 표준에 맞는 데이터로 변환하며 국가/의료기관 간의 폭넓은 상호 운용성을 지원하도록 하고 의료데이터 접근성 향상에 기여한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 과정
4. 연구 결과
5. 결론 및 제언
References

참고문헌 (17)

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