연구진은 임상 기록에서 정밀하게 의료 정보를 추출하는 데 효과적인 LLaMA3 모델의 성능을 평가했어요. 제로샷, 퓨샷, LoRA 미세 조정 등 다양한 학습 방식을 적용했으며, 퓨샷 학습 시 BioBERT 기반 임베딩 유사도 기반 예제 선택 방법을 활용했어요. 미세 조정된 LLaMA3 모델은 기존 방식보다 F1 점수가 81.24%로 훨씬 높은 성능을 보여, 임상 현장에서의 활용 가능성을 높였어요.