연구진은 텍스트와 EHR 데이터를 결합하여 임상 타임라인 재구성을 개선하는 새로운 프레임워크를 개발했어요. 이 방법은 텍스트에서 핵심 사건을 추출하고, EHR 데이터를 활용하여 시간 정확성을 높여요. i2m4 벤치마크에서 LLM 기반 평가 결과, 기존 방식보다 시간 정확도와 일치율이 향상되었어요.
텍스트 기반 재구성이 놓치는 사건이 34.8%에 달한다는 분석 결과가 나왔으며, 텍스트와 EHR 데이터를 결합하면 환자 여정을 더욱 정확하게 파악할 수 있어요.