- City of Hope는 방대한 환자 데이터를 검토하는 의사들의 시간 제약을 해결하기 위해 HopeLLM을 개발했습니다. ⏳
- HopeLLM은 LangChain과 LangGraph로 구축된 에이전트 기반 애플리케이션으로, 환자 여정 요약을 자동화합니다. 🤖
- 초기 OpenAI 모델의 환각 문제를 극복하기 위해 LangGraph를 활용하여 정확성을 보장하는 팩트체킹 및 수정 엔진을 구축했습니다. 🛡️
- LangGraph는 인간이 작업을 처리하는 방식과 유사하게 복잡한 다단계 워크플로우를 설계하고 구현하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 🧠
- HopeLLM은 출시 후 한 달 반 만에 1,500명 이상의 환자를 지원하고 400명 이상의 임상의에게 2,300회 이상의 상호작용을 제공하며, 요약당 30분씩 총 1,000시간 이상을 절약했습니다. ⏰
- AI 생성 요약은 3분 이내에 의사에게 복사되어 임상 워크플로우에 빠르게 신뢰받고 원활하게 통합되고 있음을 보여줍니다. 🚀
- 정확성, 정보 범위 및 세부 사항의 완전성 측면에서 높은 신뢰도를 달성하여 종양 크기 변화와 같은 중요한 환자 이벤트가 누락되지 않도록 보장합니다. ✅
- 성공적인 프로덕션 시스템 구축의 핵심은 프롬프트 엔지니어링이나 RAG, 미세 조정보다 LangGraph를 통한 적절하고 신뢰할 수 있는 시스템 설계에 있음을 강조합니다. 🏗️
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