Gemma 4 기반 하이브리드 파이프라인을 통한 의료 청구 증빙 분석 자동화

OCR Reads, Gemma Reasons: ClaimSetu for Evidence-Backed Health Claim Review

Virat Chourasia2026년 5월 24일3분intermediate

AI 요약

Context

비정형 의료 문서의 복잡성과 높은 규제 수준으로 인해 LLM 단독 사용 시 환각 현상 및 추적 가능성 결여 문제 발생. 단순 챗봇 형태가 아닌, 인간 심사역의 의사결정을 보조하는 Evidence-backed 분석 구조 필요성 대두.

OCR-Reasoning 분리 구조: PaddleOCR 및 PyTesseract를 통한 텍스트 추출과 Gemma 4의 추론 단계를 분리하여 데이터 Provenance 확보
계층적 모델 전략: 경량 모델(Gemma 4 4B)을 통한 OCR 노이즈 제거 및 문서 분류, 고성능 모델(Gemma 4 26B MoE)을 통한 타임라인 해석 및 최종 권고안 생성
Deterministic Safety Guardrail: LLM의 추론 결과와 별개로 날짜 검증, 신뢰도 임계값, 필수 문서 누락 여부를 결정론적 코드로 강제하여 시스템 안정성 확보
Local-first 아키텍처: Ollama를 활용한 로컬 추론 환경 구축으로 민감한 의료 데이터의 외부 유출 원천 차단
Evidence-centric 워크플로우: 결정 권한을 모델이 아닌 인간에게 부여하고, 모델은 증거 기반의 PASS/CONDITIONAL/REVIEW 추천 및 근거만 제시하는 Co-pilot 설계

실천 포인트

1. LLM의 환각 방지를 위해 Raw Data 추출과 추론 단계를 엄격히 분리했는가

2. 작업 복잡도에 따라 Small Model(Triage)과 Large Model(Reasoning)을 적절히 배치했는가

3. 비즈니스 크리티컬한 검증 로직을 확률적 LLM이 아닌 결정론적 코드로 구현했는가

4. 데이터 민감도에 따라 로컬 추론 환경(Local-first) 도입을 검토했는가

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