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08/04/23 Review Paper Writing Vlog Day 2 - Finding References, Structuring and Outlining in Obsidian
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의료 AI 및 데이터과학 · Medical AI & Data Science
한국어 요약
이 영상은 임상시험에서 대규모 언어 모델의 적용 분야와 가능성을 다루는 문헌고찰 논문의 구조와 개요를 작성하는 과정을 설명한다. 핵심 작업은 LLM의 일반적 기능을 임상시험 업무에 연결하고, 각 범주를 학술 문헌으로 뒷받침하는 체계를 세우는 것이다.
핵심 내용
- 구상 중인 논문은 환자 일지와 자유 서술형 증상의 분석, 이상사례의 표준화와 코딩, 임상시험 문서의 평이한 언어 변환, 규정 준수 점검과 연구 설계 검증을 주요 적용 분야로 제시한다.
- 구조화된 임상시험 표와 데이터를 서술형 보고서나 이상약물반응 보고서로 변환하는 기능, 프로토콜과 규제 문서 작성 지원, 대화형 동의 설명과 이해도 평가를 추가적인 활용 분야로 다룬다.
- Obsidian은 개념 연결과 초안 구조화에, Perplexity AI는 LLM 기능과 학술 인용 탐색에, Google Scholar와 PubMed는 관련 실증 연구 검색에, Litmaps는 인용 네트워크와 연관 논문 탐색에 사용되었다고 설명한다。
- 권장 독자
- 의생명 연구자, 임상시험 연구자, 보건의료 정보학 전문가, 그리고 문헌고찰 구조화와 임상 LLM 응용에 관심 있는 학술 저자를 위한 내용이다.
- 범위와 한계
- 영상의 근거는 작성 과정에서 정리된 문헌과 검색 결과에 기반하며, 일부 임상시험 과업에 대한 직접적인 LLM 연구가 부족하다는 한계가 제시된다. 특히 원자료인 표 형식 임상시험 데이터를 자동 임상시험 보고서로 변환하거나 동의 이해도를 평가하기 위한 자동 문항 생성을 다룬 임상 특화 연구가 제한적이다. 또한 임상 및 의료기기 맥락에서의 규제 준수, 모델 검증, 임상 안전성 승인 문제가 남아 있다. 인용된 환자 동의 이해도 문헌은 표준 동의 과정에서 이해와 회상의 편차가 크다고 보고한다.
- 연구 맥락
- 이 자료는 임상시험 업무에 의료 AI와 자연어 처리 기술을 연결하고, 관련 문헌을 체계적으로 분류하는 의료 AI 및 데이터과학 주제와 중립적으로 연결된다.
English summary
This video describes the process of structuring and outlining a review paper on the applications and possibilities of large language models in clinical trials. The central task is to connect general LLM capabilities with clinical trial workflows and support each category with academic literature.
Key points
- The proposed paper covers analysis of patient diaries and free-text symptoms, standardization and coding of adverse events, plain-language transformation of trial documents, regulatory compliance checks, and validation of study designs.
- Additional applications include converting structured clinical trial tables and datasets into narrative reports or adverse drug reaction reports, assisting with protocol and regulatory writing, and providing interactive consent explanations with comprehension assessment.
- Obsidian was described as a tool for linking concepts and structuring drafts. Perplexity AI was used to explore LLM capabilities and citations, Google Scholar and PubMed to locate relevant empirical studies, and Litmaps to examine citation networks and related papers.
- Audience
- The material is intended for biomedical researchers, clinical trialists, health informatics specialists, and academic writers interested in review-structure methods and clinical applications of LLMs.
- Scope and limitations
- The evidence summarized in the video comes from literature and search results organized during the writing process. The video notes that direct LLM research for some clinical trial tasks remains scarce, including converting raw tabular trial data into automated clinical study reports and generating clinical assessment items for consent testing. Regulatory compliance, model verification, and clinical safety approval also remain challenges in clinical and medical device contexts. The cited informed-consent literature reports substantial variability in patients' comprehension and recall during standard consent processes.
- Research context
- The material has a neutral thematic connection to medical AI and data science through its focus on applying natural language processing to clinical trial workflows and organizing the supporting literature.
AI-assisted summary based on the cited primary source. Model gpt-5.6-luna, prompt academic-hub-v2, generated 2026-08-29T03:42:29+00:00.