연구진이 영어, 힌디어, 펀자브어 임상 기록 분류를 위한 신뢰성 중심 프레임워크를 제시했어요.
IndicBERT-HPA는 언어 인식 정형외과 어댑터 헤드를 활용해 임상적으로 관련 있는 다국어 표현 학습을 지원해요.
자연스러운 임상 분포에서 IndicBERT-HPA는 평균 Macro-F1 0.8792, Macro-AUROC 0.894, AUPRC 0.902를 달성했어요.
검증 기반 연기 시스템은 72.3% 커버리지에서 84.4%의 선택적 정확도를 달성하며, 기존 방식보다 성능이 향상됐어요.