긴 지침에 여러 환자군과 조건이 혼재
- 문제
- 지침 전체를 한 번에 요약하는 것만으로는 대상 환자군별 임상 정보를 구분하기 어려움
- 해결
- 코호트 추출·검증 이후 하위 코호트마다 분석하도록 그래프를 설계하고 분석 프롬프트를 작성
- 결과
- 추출·검증·분석의 입력과 출력을 나눈 처리 구조를 팀에 공유
개요
의료 RAG가 활용할 외부 지식 데이터 구축 프로젝트. NICE 지침에서 대상 환자군과 임상 정보를 추출하고 OMOP CDM의 표준 개념과 연결하도록 설계했으며, 수집 파이프라인과 코호트 프롬프트를 담당
담당 업무
프로젝트를 리드하며 전체 구조를 설계하고 NICE 지침 수집과 코호트 프롬프트를 구현. 코호트 검증을 그래프에 연결했고, 지식그래프 관계 확장은 설계 단계까지 진행
- 수집
- 지침의 본문과 제목·URL·발행일·수정일을 함께 확보
- 단계 설계
- LangGraph 도입을 제안하고 코호트 추출·검증·분석의 입력과 출력을 정리
- 코호트 처리
- 대상 환자군 추출 프롬프트를 작성하고 검증·재시도 단계를 그래프로 설계
- 설계·아키텍처 공유
- 리드
- 지침 수집 파이프라인
- NICE
- OMOP 개념과 연결
- 표준화
구조
- 01NICE 의료 지침본문 · 출처 · 갱신 정보
- 02대상 환자군 추출코호트 분석 · 검증
- 03임상 정보 분석진단 · 약물 · 검사 · 수술
- 04표준 개념 연결OMOP 관련 개념 매핑
- 05지식그래프 적재의료 RAG의 외부 지식
문제 및 해결
자연어 표현과 표준 의료 개념의 차이
- 문제
- 원문에 나타나는 진단·약물·검사 표현을 병원 데이터와 연결 가능한 개념으로 맞춰야 함
- 해결
- 임상 정보 추출과 OMOP 개념 매핑을 분리하고 검색으로 표준 개념 후보를 찾는 구조를 설계
- 결과
- 비정형 지침과 표준 개념·지식그래프를 연결하는 팀 아키텍처를 구성
구현 내용
- 수집 기준
- 전체 목록 또는 날짜 조건으로 NICE 지침을 수집. 제목·URL·종류·발행·수정일과 본문을 나눠 저장
- 본문 수집
- 상세 지침은 비동기 요청·재시도로 수집. 문서의 출처와 갱신 정보를 분석 입력과 함께 보유
- 코호트 그래프
- 추출 → 검증 → 잘못된 결과 재시도 → 유효 결과 확정으로 연결. 이후 하위 코호트별 분석을 수행
- 표준 개념
- 진단·약물·검사·수술 항목에서 용어를 뽑고 Elasticsearch 검색으로 OMOP 관련 개념 후보를 찾음
- 적재 단계
- Neo4j에서 추출 결과의 노드를 생성·병합