스탠포드 대학교 HAI(Human-Centered Artificial Intelligence) 연구소의 의료분야에서 Clinical Foundation Models에 대한 분석 논문을 발표하였습니다.
"The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large Language Models and Foundation Models for EMRs"; Michael Wornow et al. (https://arxiv.org/abs/2303.12961)
논문에서는 Foundation model이 갖는 여섯 가지 이점을 정리하였는데, 이 중 '6. Novel human-AI interface'의 대표 사례로서 최근 저희가 고려대 안산병원 내분비내과 이다영•김난희 교수님과 함께 수행한 'Clinical Decision Transformer (CDT)'연구를 언급했네요. 특히, FEMR (Foundation model for Electronic Medical Records) 에서는 유일한 사례입니다.
* CDT paper: https://arxiv.org/abs/2302.00612
* CDT summary: https://clinical-decision-transformer.github.io/
* CDT 기타 인용:
(Dan Spellman @Oracle Health) https://bit.ly/40ndQ2n
(Nicolas Metallo @AWS) https://bit.ly/40DSX2S
(Jim Fan @NVIDIA) https://bit.ly/3TR2XmU
(Retweeted by Katie Link @HuggingFace Health)
HAI 논문은 블로그로 먼저 올라왔는데, 그 이후에 저희 논문이 공개되어 블로그 글에는 반영이 안되어 있습니다 (https://hai.stanford.edu/news/shaky-foundations-foundation-models-healthcare). Arxiv에 올린 논문에는 저희 연구를 반영하여 새 버전을 업로드 했네요.
본 논문은 현재 preprint상태이며, 추가실험을 진행중입니다.