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카카오브레인이 골절, 기흉, 폐부종 등 10개 병명을 대상으로 추출 정확도를 측정한 결과, 타사 모델(76%) 보다 높은 90.39%를 기록했다.
카카오브레인은 의료 진단 업무 개선에 기여하고자 기존에 공개된 타사 모델보다 정확하고 효율적으로 특정 병명을 추출하는 레이블러 프로젝트 연구에 착수했다. 이 프로젝트는 카카오브레인의 흉부 엑스레이 초안 판독문 생성 기술 내부 성능 검증 연구에도 활용된 바 있다.
카카오브레인은 레이블러 프로젝트를 ‘깃허브(Github)’에 공개하면서 지난달 말 레이블러의 학습법과 성능 비교 결과를 담은 논문 ‘대규모 언어 모델을 활용한 향상된 흉부 X선 판독문 라벨링(CheX-GPT: Harnessing Large Language Models for Enhanced Chest X-ray Report Labeling)’을 논문 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 게재했다.
김일두 카카오브레인 각자 대표는 “많은 연구자들이 카카오브레인의 레이블러 프로젝트를 테스트 벤치마크로 활용할 수 있도록 직접 제작한 테스트 셋을 공개할 예정”이라며 “자사의 언어 모델을 활용하고, 흉부 엑스레이 데이터를 추가로 학습 시키는 등 레이블러 프로젝트의 성능을 더욱 향상시킬 계획”이라고 말했다.

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