The TRIPOD-LLM reporting guideline for studies using large language models: a Korean translation

Abstract

대형 언어 모델(large language model, LLM)의 활용이 의료 분야에서 빠르게 확대되면서, 표준화된 보고 지침의 필요성이 커지고 있다. 이 논문에서는 LLM을 활용한 연구를 위한 다변수 예측모델의 투명한 보고(TRIPOD-LLM) 지침을 제시하였다. TRIPOD-LLM은 기존 TRIPOD와 인공지능(artificial intelligence) 확장 지침을 기반으로 하며, 바이오 메디컬 분야에서 LLM이 가지는 고유한 도전 과제들을 반영하고 있다. 이 지침은 제목부터 논의까지 주요 내용을 포괄하는 19개 주요 항목과 50개 세부 항목으로 구성되어 있다. 다양한 LLM 연구설계와 작업에 적용할 수 있도록 모듈형 형식을 도입하였고, 모든 연구에 공통적으로 적용할 수 있는 14개 주요 항목과 32개 세부 항목을 포함한다. 이 지침은 신속한 델파이(Delphi) 과정과 전문가 합의를 거쳐 개발하였으며, 투명성과 인간 감독, 과업 특이적 성과(task-specific performance) 보고의 중요성을 강조한다. 또한 지침의 손쉬운 작성과 제출용 PDF 생성을 지원하는 인터랙티브 웹사이트(https://tripod-llm.vercel.app/)를 소개한다. TRIPOD-LLM은 ‘생명력 있는 문서’로서, 연구현장의 변화에 맞추어 지속적으로 개정될 예정이다. 이 지침을 통해 LLM 연구의 보고 수준을 높이고, 재현성과 임상 적용 가능성을 강화하는 데 기여하려고 한다.

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