증거 보강 머신러닝 접근법을 이용한 응급실 분류 기록 기반의 전이 가능한 자해 감시

요약

응급실 분류 기록을 활용하여 자해를 탐지하는 3단계 머신러닝 접근법을 제안합니다. LLM 기반의 증거 추출 기술을 결합하여 기존 진단 코드의 한계를 극복하고 높은 전이 가능성을 입증했습니다.

핵심 포인트

• LLM 기반 스크리닝과 머신러닝을 결합한 3단계 모델 개발
• 호주 3개 병원 대상 검증 결과 높은 AUPRC 달성
• 재학습 없이도 외부 사이트에서 우수한 전이 성능 확인
• 주요 자해 방법을 95% 정확도로 세분화하여 식별 가능