Classification of Unmet Medical Needs and Development of Patient-Centered Service Guidelines through LLM-Based Analysis of Cancer Patient Experience Data
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066498
교육부
한국연구재단
성균관대학교
정서연
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 암환자들이 유튜브에 자발적으로 공유한 경험 데이터를 LLM(대형 언어 모델) 기반 자연어 처리 파이프라인으로 체계적으로 분석하여, 기존 임상 현장에서 충분히 파악되지 못한 미충족 의료 수요(Unmet Needs)를 도출하고, 이를 바탕으로 환자 중심 맞춤형 서비스 가이드라인을 설계하는 데 있다. 구체적으로 첫째, 20~30대 암환자 ...
본 연구는 네 단계로 수행된다. 1단계(데이터 구축)에서는 20~30대 암환자 유튜버를 대상으로, 본인의 암 진단 및 치료 경험을 직접 공유하는 한국어 영상(2021~2026년 업로드, 구독자 100명·조회수 500회 이상)을 의도적 표집하고, 네이버 CLOVA Speech API로 음성을 텍스트로 변환하여 관계형 Master DB를 구축한다. 공개 설정 ...
학술적 측면에서, 본 연구는 유튜브 소셜 데이터와 LLM을 결합하여 암환자 미충족 수요를 도출하는 새로운 방법론을 제시한다. 기존 연구가 설문조사나 구조화된 인터뷰에 의존한 것과 달리, 환자가 자발적으로 생성한 비유도적 내러티브를 LLM 기반 자동 분류 파이프라인으로 체계적으로 분석함으로써, AI 기반 의료 데이터 분류의 신뢰성과 재현성을 검증하고 관련 학...