▣ 강연 주제: Leveraging LLMs in Medical Applications: Multi-LoRA Reasoning and Surgical Agent Orchestration

▣ 강의 개요:

본 강의는 의료 분야에서 대형언어모델(LLM)을 활용한 최신 연구와 응용 전략을 소개합니다. 먼저, 로봇수술 환경에서 외과의의 작업 흐름을 방해하지 않으면서 음성만으로 멀티모달 환자 정보를 조회·조작할 수 있도록 설계된 계층적 다중 에이전트 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 LLM을 기반으로 자유 형식의 음성 명령을 해석하고, 자율적으로 계획·추론·검증하며 수술 영상 위에서 임상 정보 검색, CT 영상 조작, 3D 해부구조 탐색 작업을 지원합니다. 이어서 의료 분야에서 중요한 과제인 LLM 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 접근법으로, 여러 추론 LoRA 모듈을 파라미터 효율적으로 통합해 팩트체킹을 수행하는 방법론을 소개합니다. 본 강의는 이 두 연구 사례를 바탕으로, 수술 보조 에이전트의 가능성과 의료 LLM의 신뢰성 향상 방안을 제시하며, LLM 기술이 병원 데이터 및 임상 워크플로우에 어떻게 확장될 수 있는지를 논의합니다.