RePrompT는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전자 의료 기록(EHR)을 분석할 때 발생하는 구조화된 데이터 처리의 어려움을 해결하는 새로운 프레임워크입니다.
이 프레임워크는 이전 방문의 정보를 반복적으로 통합하여 시간 정보를 보존하고, 환자 집단 정보를 활용하여 LLM의 성능을 향상시킵니다.
MIMIC-III 및 MIMIC-IV 데이터셋 실험 결과, RePrompT는 다양한 임상 예측 작업에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였습니다.