대규모 언어 모델 (LLM) 기반 COVID-19 백신 접종자별 기저질환 및 알러지 텍스트 데이터 추출 방법에 대한 연구

김솔아; 윤지석; 정다은; 김호영; 조석헌

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김솔아 (전북대학교) 윤지석 (국립금오공과대학교) 정다은 (전북대학교) 김호영 (국립금오공과대학교) 조석헌 (University of California, San Diego)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,223 - 1,226 (4page)

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There has been a significant increase in reported cases of adverse vaccine effects due to the unprecedentedly high vaccination rates resulting from the COVID-19 pandemic. To efficiently manage this vast amount of information concerning not only COVID-19 vaccines but also various other vaccinations, the United States operates and manages the Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS). In this study, we proposed methods for extracting and preprocessing text data on medical history and allergies from the VAERS dataset, which can be used to predict postvaccination adverse effects of COVID-19 vaccines. We structured the text data, grouped individual medical history as well as allergy, and thus created a dataset reflecting individual characteristics by utilizing both large language model (LLM) and various text extraction algorithms. Extracted text data on medical history and allergies can facilitate the understanding of COVID-19 adverse effect of vaccines and serve as key data for effectively responding future adverse reactions.

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