의료 소외계층을 위한 LLM 기반 질병 예측 및 진료 지원 시스템

최현화; 차재근; 김선욱

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최현화 (한국전자통신연구원) 차재근 (한국전자통신연구원) 김선욱 (한국전자통신연구원)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 1,188 - 1,191 (4page)

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This paper introduces the development of LLM (Large Language Model)-based medical services supported by the flexible medical edge computing service system (MEdge-svc) installed in mobile hospitals that provide medical services to underserved patients in Korea. By integrating ChatGPT and Tavily, MEdge-svc enables medical doctors to make personalized diagnoses and treatment plans for each patient, even if they exhibit similar symptoms, based on their individual medical records, nationality, and recent travel history. Additionally, our system provides recent related research and news to help doctors consider various options. MEdge-svc also predicts potential future diseases based on the patient’s recent health examination records and offers coaching on lifestyle habits. Through this study, people in medically underserved populations can receive high-quality medical services and health management services in just one visit.

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