Public Perceptions and Barriers to Tuberculosis Treatment in Korea: A Large Language Model-Based Analysis of Naver Knowledge-iN Data from 2002 to 2024
| 저자 | Park H, Kim S, Kim G, Chang S, Shin JG, Ahn S |
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| 학술지·학회 | Healthc Inform Res. 31(3):263-273 / 2025.07 |
| 연도 | 2025 |
| 분류 | IPPM |
| 내용 | 2002~2024년 네이버 지식iN의 결핵 관련 질문 44,174건을 대규모 언어모델(LLM)로 분석하여 국내 결핵 치료에 대한 우려와 비정형 의료정보 분석 도구로서의 LLM 성능을 평가하였다. 항결핵제 관련 질문 10,044건 중 치료 관리의 어려움이 44.8%로 가장 많았고, 감염성·사회적 영향 관련 질문 583건에서는 취업 관련 우려가 20.6%였으며 헌혈과 이민 자격에 관한 우려도 확인되었다. LLM은 자료 처리에서 키워드 매칭보다 우수했고 인간 연구자의 분석보다 비용상 이점을 보였다. |
| 링크 | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40840934/ |