Comparison of Breast Cancer Stage Analysis Using Real Pathology Reports between ChatGPT and Regular Expressions

본 연구는 ChatGPT를 활용해 실제 임상현장에서 생성된 병리 기록지 분석 가능성을 탐색하였다. PostgreSQL를 활용하여 부산대학교병원의 EMR을 바탕으로 유방암 데이터베이스를 구축하고, 데이터베이스의 병리 기록지를 대상으로 병기 정보를 추출하고 분석하였다. 기존 방식인 정규 표현식과 ChatGPT API를 활용하여 병기 데이터를 추출한 결과, 정규 표현식은 전체 병리 기록지의 12.5%에서 병기 추출에 성공한 반면, ChatGPT는 28.8%의 병기 정보를 추출하였다. ChatGPT는 정규 표현식보다 높은 성공률을 보였지만, 여전히 실사용에 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해, 추후 연구에서는 병리 기록지의 데이터 전처리를 정교화하고 프롬프트를 고도화하여 성능을 향상시키고자 한다.