LLM 기반 DICOM 이미지 정보 요약 리포트 생성에 대한 연구 분석

Research Analysis on Generating Summary Reports of DICOM Image Information Based on LLM

의료 분야에서 중요한 DICOM 이미지 데이터를 효과적으로 요약하고 시각화하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이 시스템은 React와 Node.js를 활용하여 DICOM 이미지를 수집하고 파싱하며, 그 과정에서 중요한 의료 정보를 추출한다. 이후 LLM (large language model)을 이용해 자동 요약 보고서를 생성하여 사용자에게 맞춤형 의료 정보를 제공한다. 이를 통해 의료 정보의 접근성을 높이고, 웹 기술을 활용하여 대용량 데이터를 신속하고 안정적으로 처리할 수 있다. 이 시스템은 환자와 의사 간의 커뮤니케이션을 강화하여 치료의 질을 높이고, 의료진이 빠르고 정확한 의사 결정을 할 수 있도록 돕는다. 이와 더불어, 환자의 의료 경험을 개선하여 전반적인 만족도를 높이는 데 기여할 것이다. 궁극적으로 이 시스템은 의료 서비스의 질적 향상을 목표로 한다.

The goal of this system is to effectively summarize and visualize important DICOM image data in the medical field. Using React and Node.js, the system collects and parses DICOM images, extracting critical medical information in the process. It then employs a large language model (LLM) to generate automatic summary reports, providing users with personalized medical information. This approach enhances accessibility to medical data and leverages web technologies to process large-scale data quickly and reliably. The system also aims to improve communication between patients and doctors, enhancing the quality of care and enabling medical staff to make faster, more accurate decisions. Additionally, it seeks to improve patients' medical experiences and overall satisfaction. Ultimately, the system aims to improve the quality of healthcare services.