생성형 AI를 활용한 개체명 인식(NER) / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
병원 기록지에는 영상·병리 검사처럼 진료에 중요한 정보가 많지만, 약어와 비표준 표현이 섞여 있어 기존 머신러닝의 패턴 규칙만으로는 예외 처리가 지나치게 늘고 수작업 라벨링도 반복됐습니다. 카카오헬스케어는 병원과 추출 대상 및 태깅 기준을 정하고, 비식별화한 데이터를 안전하게 다루면서 프롬프트 테스트와 어노테이션, LLM 파인튜닝을 거쳐 의료 NER 파이프라인을 구축했습니다. 엔터티별 결과를 평가하고 유사도 기반 매칭 알고리즘으로 정답과 추론 결과를 비교했으며, 발표에서는 일부 작업에서 F1 점수 0.9 이상을 확인했다고 설명했습니다. 의료 NER에서는 모델 선택뿐 아니라 데이터 정의·샘플링·검증과 보안이 성능과 운영의 핵심이며, 파인튜닝 데이터의 양보다 적절한 구성과 전문가의 판단이 중요하다는 점을 공유했습니다.
- NER을 시작하기 전에 의료진과 협의해 추출할 엔터티와 태깅 기준을 구체적으로 정의해야 합니다.
- 샘플링은 기간별 서식 변경과 특정 결과에 치우친 데이터 분포까지 고려해 검토해야 합니다.
- 정답과 모델 출력을 비교하려면 텍스트 유사도와 엔터티별 가중치를 활용한 매칭 기준이 필요합니다.
- 파인튜닝 데이터는 양을 늘리는 것만으로 성능이 좋아지지 않으므로 대표성과 균형을 살펴야 합니다.
- 민감한 의료 데이터는 비식별화·가명화와 접근 통제를 적용하고, 병원 환경에 맞는 배포 방식을 고려해야 합니다.
소개
비정형데이터에서 중요한 정보를 추출하기 위해서는 패턴 뿐만아니라 전문적인 지식과 의미 또한 고려해야 합니다. 개체명인식(NER)은 정보를 추출하는 가장 첫 과정이면서 동시에 가장 중요한 과정입니다. 병원 내 비정형데이터(영상검사기록지, 병리검사기록지 등)에 생성형AI를 활용해 NER하는 과정을 통해 잠들어있던 중요한 의료 정보를 가치있게 만들어가는 방법을 공유합니다. #NER #LLM #NLP 카카오헬스케어에서 AI 프로젝트를 총괄하고 있는 Brown입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-9 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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