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초록

영어

The purpose of this study is to develop a chatbot that automatically generates occupational therapy SOAP notes using generative AI, thereby enhancing the documentation skills of occupational therapy students and aiding in treatment planning. To achieve this, SOAP notes were collected from various sources, and a dataset suitable for model training was constructed through data cleaning and preprocessing. Subsequently, the ChatGPT model was fine-tuned to optimize the generation of occupational therapy SOAP notes. The model's performance was evaluated by applying it to actual occupational therapy cases and incorporating feedback from occupational therapy experts. The results of the study indicate that the developed chatbot successfully implemented the function of automatically generating assessment (A) and plan (P) content based on subjective and objective information. The chatbot demonstrated high accuracy and consistency, receiving positive feedback from occupational therapy experts and proving to be practically useful. Further research is needed to explore the potential for expanding the application to various healthcare fields and to improve the model's generalization performance by utilizing a wider range of data. This study holds significant value as one of the first attempts to utilize generative AI in the field of occupational therapy and rehabilitation in Korea.

한국어

본 연구의 목적은 생성형 AI를 활용하여 작업치료 SOAP 노트를 자동으로 생성하는 챗봇을 개 발하고, 이를 통해 작업치료 학생들의 문서화 능력을 향상시키며, 치료 계획 수립에 도움이 되고자 한 다. 이를 위해 다양한 출처에서 SOAP 노트를 수집하고, 데이터 클리닝 및 전처리를 통해 모델 훈련에 적합한 데이터셋을 구축하였다. 이후 ChatGPT 모델을 작업치료 SOAP 노트 작성에 최적화하기 위해 fine-tuning을 실시하였으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 실제 작업치료 사례를 적용하고, 작 업치료 전문가들의 피드백을 반영하여 개선을 진행하였다. 연구 결과, 개발된 챗봇은 주관적 정보와 객관적 정보를 입력받아 자동으로 평가(A)와 계획(P)를 생성하는 기능을 성공적으로 구현하였으며, 높 은 정확성과 일관성을 보였다. 작업치료 전문가들로부터 긍정적인 피드백을 받았고, 실용적으로 활용 될 수 있음을 확인하였다. 향후 다양한 헬스케어 분야로의 확장 가능성을 탐구할 필요가 있으며, 보다 넓은 범위의 데이터를 활용하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 국내 작업치료 및 재활 분야에서 생성형 AI를 활용한 최초의 시도 중 하나로서 여러 가지 중요한 의 의를 가지고 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 목적
3. 연구 내용
4.개발 내용
4.1. 단계 세부 내용
4.2 챗봇 설계 시 고려사항
4.3 모델 학습
4.4 테스트
4.5. 결과
5. 논의
6. 결론
REFERENCES

키워드

생성형 인공지능 ChatGPT SOAP 노트 작업치료 재활 챗봇 헬스케어 Generative AI ChatGPT SOAP notes Occupational therapy Rehabilitation Healthcare

저자

• 이창경 [ Chang-Gyeong Lee | 동신대학교 대학원 작업치료학과 박사과정 ]
• 김희동 [ Hee-dong Kim | 동신대학교 대학원 작업치료학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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