무엇이 어디에 있는가

공공데이터포털 목록·상세 API로 승인 임상시험을 긁고, 제목과 대상질환으로 암 여부·암종을 분류한 뒤, 지난 회차 대비 신규·상태변경·종료를 뽑아 Excel로 냅니다. 암종 분류에는 사람이 고친 내용을 다음 판정에 반영하는 피드백 구조가 들어 있습니다.

~/Documents/ctrial-auto_4월

연결된 Skillctrial-collectcancer-type-classifyexcel-case-validator

HIRA 공고책자와 Onco Regimen book PDF를 Vision LLM으로 읽고, 식약처 허가·대조약 API와 약가 엑셀을 합칩니다. 사람이 고친 내용을 별도 JSON에 두고 다시 적용하는 방식이라 재추출해도 교정이 살아남습니다. Cloudflare Pages + D1 로 서비스됩니다.

~/Documents/허초프로젝트

연결된 Skillregimen-extract

병리·영상 판독문에서 병기를 뽑습니다. T·N·M을 각각 정보추출과 분류로 나눠 사실 수집과 규칙 적용을 분리했고, 모든 필드가 근거 문장과 확신도를 함께 냅니다. 판정이 불가능하면 억지로 값을 내지 않고 '보류'로 표시합니다. 온프렘 Ollama와 클라우드를 갈아끼우는 LLM 연결 계층도 여기서 나왔습니다.

~/Documents/CRC-TNM-Agents

연결된 Skilltnm-staging-extractllm-provider-switch

환자별 기록 타임라인에서 재발 여부·재발일·부위를 판정합니다. 재발보다 값진 건 평가 설계입니다 — 날짜 ±30일 허용, 부위 Jaccard 부분점수, 홀드아웃 40명, 같은 입력 3회 다수결. 모델 비교 결과와 제외 사유까지 문서로 남아 있어 어떤 추출 과제에도 그대로 씁니다.

~/Documents/LungCancerRecurrence

연결된 Skillrecurrence-detectllm-provider-switch

경동맥·관상동맥·PWV/ABI 판독문의 결론에서 코드를 뽑습니다. 규칙으로 뽑은 소견을 힌트로 넣어 LLM이 판단하고, LLM이 JSON을 3번 실패하면 규칙 결과로 되돌아갑니다. 부정문(‘no significant stenosis’) 처리가 정확도의 핵심입니다. 경동맥 120·170건, 관상동맥 140건 등 검증 케이스 엑셀이 함께 있습니다.

~/Documents/건강의학과

연결된 Skillmedical-code-extractllm-provider-switchexcel-case-validator

PubMed·OpenAlex·KoreaMed·WoS를 모아 논문 관련성과 저자 전문분야를 LLM으로 판정합니다. 판정 결과를 키 기반 캐시에 넣어 재실행 비용을 없앴고, 캐시에 어느 모델이 판정했는지까지 기록합니다. 이 7개 중 유일하게 IMOK/ 쪽 사본이 더 최신이라(5시간 차) 작업 전에 어느 쪽에서 이어갈지 확인이 필요합니다.

~/Documents/BTC_KOL_PoC

연결된 Skilllit-relevance-classify

그래프·표가 많아 텍스트 추출이 안 되는 PDF를 페이지 이미지로 정독해 지식 DB에 넣습니다. 아직 이 코드에서 뽑아낸 Skill 은 없습니다.

~/Documents/하나생명