환자를 대상으로 한 실제 연구가 사용됐다.연구 결과 총 6가지 실험 전체에서 LLM 모델이 진단과 치료 계획을 수립할 때 인간과 동등하거나 그 이상의 성능을 보였음이 발견됐다.LLM의 경우 최소한의 정보로 신속한 결정을 내려야 하는 응급실 초기 단계의 환자를 분류할 때 가장 두드러졌다. 인간과 LLM은 모두 임상 데이터가 많아질수록 성능이 향상되는 특성이
다리처럼 아기와 유사한 특징을 가진 대상에 대해 돌봄 욕구와 호감을 느끼는 경향을 '베이비 스키마(Baby Schema)'라고 부릅니다. ▲ 귀여움은 둥글고 부드러
sp; 국제 연구팀, 관련 논문 발표→실제 적용은 글쎄대형 언어 모델(LLM)을 이용한 인공지능(AI)이 응급실 의사 결정이나 진단 식별, 치료 단계 선택 등 일반적 임상 추론 작업에서 인간 의사보다 우수한 성능을 보일 수 있다는 새로운 연구 결과가 나왔다.실제 응급실 데이터를 활용한 연구로 인공지능과 의사의 능력을 광범위한
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