[바이브 코딩] 마취과 의사가 검은 터미널을 연 이유 - 육아 일기 프로젝트 (Day 1~2)

논문을 직접 쓰는 단계에서는 특별히 내용이 있거나 하진 않았다. 그냥 chatGPT의 캔버스를 이용해서 논문 작성을 좀 더 편하게 하는 방법. 강의 내용에 나온 정보들을 가지고 프롬프트를 만들면 더 완성도 높은 논문 형태의 작문을 해줄 것이라 생각된다. 결국 논문을 잘 쓰려면 논문을 어떻게 쓰는지 내가 알아야 하고, 그러려면 논문을 많이 읽어 보는 수 밖에.. 논문 싫은데.. 1. 연구 준비: 나만의 Copilot 구축 및 설계 논문 작성의 첫 단계는 신뢰할 수 있는 AI 보조원을 만들고 연구의 뼈대를 세우는 것임. 1-1. 논문 작성 전용 GPTs 구축 목적: 특정 연구 주제에 최적화된 전문 AI 어시스턴트 생성. 지식 (Knowledge) 업로드: 연구의 근거가 될 핵심 참고문헌(PDF 파일 등)을 업로드하여 GPT가 해당 내용을 기반으로 답변하도록 설정함. 역할 및 지침 설정 (Instructions): GPT의 전문 분야(예: 의학, 약학)와 역할(예: 최신 연구 동향 웹 검색, 참고문헌 분석)을 명확히 정의함. 답변의 톤앤매너(예: 학술적, 공식적 영어)와 인용 원칙(예: 항상 출처 명시)을 지정함. 주요 기능(예: 논문 요약, 서론/본론/결론 작성 지원, 통계 분석 조언)을 구체적으로 명시함. 1-2. 연구 설계 (Research Design) 디자인 추천: 연구 질문과 목적(예: 인과관계 규명, 유병률 조사)에 가장 적합한 연구 디자인(예: RCT, 코호트 연구)을 추천받음. 선행 연구 분석: PubMed 등에서 관련 연구를 요약하고, 기존 연구의 한계점(Knowledge Gap)을 분석하여 연구의 독창성을 확보함. 프로토콜 초안: 연구 목적, 대상자 선정/제외 기준, 데이터 수집 방법 등을 포함한 연구 계획서 초안을 작성함. 통계 분석: 연구 설계에 맞는 통계 기법(예: t-test, 회귀분석)을 추천받고, Python/R 기반의 분석 및 시각화 코드를 생성함. 1-3. 무작위 배정 (Randomization) 연구의 신뢰도를 높이기 위해 연구 목적에 맞는 배정 방법을 선택하고 실행함. 단순 무작위 배정 (Simple): 소규모 연구에 적합하며, 난수 생성을 통해 배정함. 블록 무작위 배정 (Block): 그룹 간 인원수 균형 유지가 중요할 때 사용함. 층화 무작위 배정 (Stratified): 성별, 연령 등 주요 변수를 통제해야 할 때 각 층 내에서 무작위 배정함. 적응적 무작위 배정 (Adaptive): 중간 분석을 통해 더 효과적인 치료군에 대상자를 더 많이 배정하는 윤리적 방식임. 군집 무작위 배정 (Cluster): ...

강의를 들으면 들을 수록 chatGPT는 정말 활용하기 나름이라는 생각. 결국 AI는 '잘 쓰는게' 중요하다. 비지식자가 AI tool이 있다고 해도 갑자기 전문지식자와 같은 결과를 낼 수 없다. 이 강의를 들으며 느끼는 점은 결국 논문 쓰는 것에 익숙한 사람이 chatGPT를 논문에 더 잘 활용할 수 있고, 나는 갈 길이 멀다는 생각 뿐.. ChatGPT로 하는 변수 간 상호작용 분석 1. Interaction P-value 두 독립 변수 간 상호작용 효과가 통계적으로 유의한지 평가하는 지표 한 변수의 효과가 다른 변수의 값에 따라 달라지는지 확인 2. 주요 개념 Main Effect: 변수 A가 종속변수에 미치는 평균적 영향 Interaction Effect: 변수 A의 효과가 변수 B의 값에 따라 달라지는 현상 예: 아스피린(A)의 효과가 LDL 콜레스테롤(B) 수치에 따라 다를 경우 → A×B 상호작용 검정 3. 해석 시 주의사항 Interaction이 유의할 경우, main effect 단독 해석은 왜곡 가능 Interaction 효과는 작기 쉬워서 충분한 표본 크기 필요 유의하지 않다고 상호작용이 없다고 단정 못함 (제2종 오류 가능성) 강의에서 ...

https://blog.valley.town/@dyung2/post/684f842c8242d86d2cdf80a6 지난 글에서 태어날 딸을 기다리며 딸의 이름을 짓는 GPTs를 만들었었다. 그리고 대망의 6월 21일 정오 경, 드디어 그녀가 태어났다. 우렁찬 울음 소리를 들으며 탯줄을 자르는 경험은 인생에서 처음 겪는 색다름이었다. 그 순간을 영상으로 찍는데 간호사 선생님이 태명을 불러주며 말을 걸어보라 하셨다. “말랑아”라고 세 글자를 말했는데, 뭔가 뭉클한 마음에 더 말을 잇지 못했다. 막 눈물이 나거나 그런 건 아니었는데 느낌이 새로웠다. 아무튼 딸은 그렇게 신생아실로 들어갔고, 아내는 여전히 수술이 진행되고 있어 홀로 있는 시간이 생겼다. 생시가 나왔으니 어서 이름을 지어보자. GPTs를 활용하여 빠르게 지어볼 요량이었다. 그런데, 생각보다 쉽지 않았다. 결론부터 말하자면 하루 종일 이름 만들기에 매달렸고, 밤 늦게서야 이름을 완성할 수 있었다. 왜 이렇게 오래 걸렸는가? 그 이유를 적어보고, 시행착오를 통해 겪은 최적의 방법을 공유해보겠다. 시작은 sunny01님의 댓글에서 시작되었다. AI가 만세력 계산을 잘 못한다는 것. 정말 잘 못하는지 확인하기 위해 나의 생시를 가지고 검증해보았다. 만세력 계산은 무료로 해주는 서비스들이 많아서 2~3개 정도 사이트를 통해 나의 만세력을 확인해보았다. 그리고 GPT에게 나의 만세력을 물어보니, 아니나 다를까 다른 결과를 주더라. 이것을 어떻게 개선하면 좋을까? 처음에 든 생각은 만세력 자체를 GPTs에 업로드 해 지식으로 주자는 것이었다. 이 또한 인터넷 검색을 해보면 pdf 파일과 워드 파일로 만세력 파일을 얻을 수 있다. 찾은 만세력 파일을 업로드하고 GPTs에게 이 자료를 기반으로 만세력을 계산해달라고 했다. 결과는? 아쉽게도 제대로 나오지 않았다. o3 모델로 돌리면서 그 과정을 확인해보았는데, 파이썬 기반으로 파일에서 나의 생시를 찾아 결과를 내는 과정을 진행하다가 제대로 찾지 못하고 결국 자신의 만세력 알고리즘으로 계산을 하더라. 결국 가장 간편하고 무식한 방법을 썼다. 만세력 데이터를 직접 주는 방법. 먼저 아빠 만세력과 엄마 만세력을 무료 서비스를 통해 확인하고, 그 정보를 캡처해서 GPT에게 제공해주었다. 확실히 하기 위해서 캡처 자료를 텍스트화 해서 보여달라고 했는데 다행히 인식을 잘하더라. 텍스트 정보를 GPT가 가장 인식하기 좋은 형태로 바꿔달라고 하니 JSON 형태로 바꿔주어서 이후로도 이 만세력 JSON 코드를 활용하였다. 또한 딸이 태어나고 나서 딸의 생시로 만세력 정보를 확인한 뒤 이 또한 JSON 코드화 하여 GPT에 활용하였다. 만세력은 해결이 되었는데, 그러면 GPTs로 이름만 만들면 되는 것 아닐까? 아니었다. 본격적인 문제는 이제부터 시작이다. 지난 글을 참고하면 내가 GPTs에게 작명 조건을 다음과 같이 제시했었다. 작명 조건 성: 남양 홍 이름 구성: 3글자 (성 포함) 이름 종류: 한자 이름 및 순우리말 이름 모두 가능 필수 조건: 좋은 의미, 발음의 조화, 글로벌 발음 용이성, 한자 이름의 경우 인명용 한자 사용, 사주팔자, 음양오행, 획수, 풍수 등 전통 작명 원리 반영, 2020~2024년 인기 여자 아기 이름 리스트에 포함된 이름은 최대한 제외 아빠, 엄마, 아기의 만세력 정보들을 주고 GPTs에 요구하였다. 25가지 중에서 우리 부부가 느끼기에 예쁘고 흔하지 않은 이름들을 택했다. 그 후보들은 다음과 같다. 1. 홍서빈, 2. 홍설아, 3. 홍하빈, 4. 홍선빈, 5. 홍하진, 6. 홍율아 7. 홍온서, 8. 홍유담 위의 질문으로 다음과 같은 결과를 얻었다. 홍서빈 (徐玬) 추천 한자: 徐 (10획, 土) + 玬 (11획, 金) 한자 뜻: 천천히 걸으며 보석처럼 반짝이는 사람 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 25 / 25 / 13 / 14 / 8 / 5 총점: 90점 홍설아 (雪雅) 추천 한자: 雪 (11획, 水) + 雅 (13획, 木) 한자 뜻: 눈처럼 맑고 우아한 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 30 / 24 / 13 / 14 / -10 / 5 총점: 76점 홍하빈 (河斌) 추천 한자: 河 (8획, 水) + 斌 (12획, 金) 한자 뜻: 큰 강물의 에너지가 재능 가득 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 28 / 25 / 13 / 14 / 9 / 5 총점: 94점 홍선빈 (璇斌) 추천 한자: 璇 (15획, 金) + 斌 (12획, 金) 한자 뜻: 아름다운 옥구슬 별에 재능 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 30 / 23 / 13 / 14 / 8 / 5 총점: 93점 홍하진 (河珍) 추천 한자: 河 (8획, 水) + 珍 (9획, 金) 한자 뜻: 강물처럼 넓은 보배 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 28 / 25 / 13 / 14 / -5 / 5 총점: 90점 홍율아 (律娥) 추천 한자: 律 (12획, 金/火) + 娥 (9획, 土) 한자 뜻: 조화로운 율법과 아름다움 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 25 / 25 / 15 / 13 / 9 / 5 총점: 92점 홍온서 (温瑞) 추천 한자: 温 (13획, 水) + 瑞 (13획, 金) 한자 뜻: 따뜻함 속 상서로움 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 30 / 24 / 12 / 14 / 10 / 5 총점: 95점 홍유담 (悠潭) 추천 한자: 悠 (11획, 水) + 潭 (15획, 水) 한자 뜻: 여유롭고 깊은 연못 같이 핵심 배점 요약(사주/음양/발음/의미/희소성/적합성): 30 / 23 / 12 / 15 / 10 / 5 총점: 95점 90점을 넘기는 이름들인 ‘홍온서’, ‘홍유담’, ‘홍하빈’, ‘홍선빈’, ‘홍율아’ 중 ‘빈’으로 끝나는 이름들은 아내가 싫다 해서 ...

강의의 대부분은 chatGPT로 이러한 통계분석을 할 수 있다는데에 초점. 문제는 내가 통계지식이 부족해서 이러한 통계를 언제 어떻게 써야 하는지를 잘 몰라서 와닿지 않는다. 어서 강의 다 듣고 가상데이터 만들어서 직접 적용해봐야지. ChatGPT로 하는 Table 1 자동 분석 1. Table 1의 개념과 역할 연구 대상자의 기본 특성 요약표로 대부분의 의학 논문에서 사용됨 연구 집단 간 균형 여부 평가 및 연구 결과의 신뢰성 판단에 기여 무작위 배정(RCT)*의 성공 여부 또는 관찰 연구에서 교란 변수 확인에 사용 2. Table 1의 분석 목적 연구 집단 간 비교 및 균형 평가 RCT: 집단 간 유사성이 유지되어야 함 관찰연구: 차이가 있으면 다변량 분석으로 보정 필요 잠재적 교란 변수 확인 연령, 성별, 동반 질환 등 교란 요인을 사전에 탐지 보정 대상 변수 선정을 위한 기초 자료 연구 대상군의 대표성 평가 실제 질환 분포와 비교하여 일반화 가능성 판단 연구 설계의 신뢰성 검토 큰 차이는 선택 편향, 무작위화 실패 가능성을 시사 3. Table 1에서 사용되는 주요 통계 방법 독립표본 t-test 두 그룹 간 연속형 변수 평균 비교 가정: 정규성, 등분산성, 독립성 비정규 분포 시 Mann-Whitney U test로 대체 카이제곱 검정 (Chi-square test) 범주형 변수 분포 차이 비교 가정: 기대빈도 ≥ 5, 독립성 기대빈도 < 5인 경우 Fisher의 정확 검정 사용 ANOVA (분산분석) 3개 이상 그룹 간 평균 비교 사후검정 필요 (예: Tukey test) 비정규 데이터에서의 3개 이상 그룹 비교시 Kruskal-Wallis test 표준화 평균 차이 (SMD: Standardized Mean Difference) 군 간 차이의 효과크기 평가 P-value의 단점을 보완 SMD < 0.1: 균형 양호 SMD ≥ 0.1: 조정 필요 표준화 평균 차이 (SMD: Standardized Mean Difference)란? 1. 정의 두 집단 평균 차이를 공통 표준편차로 나누어 정규화한 지표 단위에 영향받지 않으며, 변수 간 비교 가능 S pooled : 두 집단의 표준편차를 하나의 값으로 통합한 가중 평균 표준편차 2. 사용 목적 집단 간 균형 평가 성향 점수 매칭(PSM) 후 변수의 유사성 확인 P-value의 한계 보완 (표본 크기 영향 제거) 3. 해석 기준 SMD 값 해석 < 0.1 차이 없음 (균형) 0.1~0.3 약간의 차이 0.3~0.5 중간 정도 차이 > 0.5 큰 차이 4. 실무적 활용 팁 P-value에만 의존하지 말고 SMD도 함께 고려 P-value와 SMD의 괴리 구분 P-value 유의, SMD 작음 P-value 비유의, SMD 큼 발생 원인 표본 수가 매우 큼 표본 수가 작음 통계적 해석 통계적으로 유의한 차이 있음 ...

강의 내용 chatGPT 정리본. 강의 내용 보다는 결국 이런 것들을 chatGPT로 할 수 있다는데 의미가 있는 듯 하다. 가상 데이터를 만들어서 이런 작업들을 실제로 해보고 익숙해지는데 포인트를 둬야 할 듯. ChatGPT를 이용한 Data 분석 1. GPT-4.0과 Code Interpreter의 등장 GPT-4.0의 Code Interpreter 기능은 데이터 분석의 판도를 바꿨음. 단순한 대화형 응답을 넘어, 실제 데이터 가공, 분석, 시각화까지 자동화 가능. CSV, XLSX, JSON 등 다양한 포맷의 파일을 업로드하여 처리 가능. 예시: 통계적 유의성 검정, 데이터 전처리, 그래프 시각화까지 하나의 창에서 수행. 2. 사용자 맞춤 설정 (Custom Instructions)의 중요성 GPT에 사용자의 정체성과 의도를 명확히 전달하면, 보다 정교한 결과 가능. 예: "나는 의사이며, 의학 논문을 쓰기 위한 evidence-based한 분석을 원한다." 이 설정은 의료 데이터 처리 시 GPT의 응답 품질과 방향성을 정하는 데 큰 역할을 함. 3. 개인정보 보호와 데이터 보안 의료 데이터, 임상 기록 등 민감한 정보를 다룰 경우 개인정보 유출 위험 존재. 반드시 설정에서 아래 조치 필요: 설정 → 데이터 제어 → 모두를 위한 모델 개선 → 해제 (Off) → 이 설정을 끄면, 대화 내용이 OpenAI의 학습에 사용되지 않음. 주의: 이 설정을 해제하더라도 클라우드 환경이므로, 완전한 보안을 위해 가명처리 및 민감정보 제거가 필요함. 4. 프로젝트 기능의 활용 GPT의 신규 기능인 ‘프로젝트(Project)’ 기능을 활용하면, 연관된 대화들을 하나의 주제로 정리 가능. 예: ‘논문 작성’ 프로젝트 안에, 관련된 데이터 분석, 주제 정리, 문장 첨삭 대화들을 모아둘 수 있음. 장점: 주제별 관리로 맥락 유지 및 작업 연속성 확보 가능 대화의 단절 없이 문맥 기반 작업 진행 가능 제한사항: GPTs(사용자 정의 GPT)와 나눈 대화는 아직 프로젝트에 포함 불가 → 이 기능은 현재 표준 ChatGPT 창에서만 제공됨. Data 분석을 위한 GPTs GPTs를 활용 예시로, R 패키지에도 존재하는 Table 1 (baseline characteristics)을 생성하는 GPT를 만들어 보자. 핵심은 프롬프트를 통해 GPT가 수행할 논리 구조(logic)를 제공하고, 정해진 분석 기능을 자동화시키는 데 있음. GPT 프롬프트 설계 예시 이 GPT는 Table 1 (baseline characteristics) 테이블을 만들기 위한 것입니다. 데이터를 받아 연속형 변수와 범주형 변수를 구분하여 보고합니다. 어떤 변수들에 대해 테이블을 만들 것인지 사용자에게 묻습니다. 연속형 변수는 mean ± SD 형식으로 소수점 1자리, 범주형 변수는 N (%) 형식으로 출력하며, p-value는 소수점 3자리로 표현합니다. 연속형 변수는 정규성 검정(normality test)을 통해 t-test 또는 Mann-Whitney U test를 선택하여 적용합니다. 범주형 변수는 카이제곱 검정 또는 Fisher의 정확 검정 중 적절한 검정을 수행합니다. 결과 테이블을 제시한 후, 어떤 파일 형식으로 다운로드할지 사용자에게 묻습니다. Tip 예시 테이블을 업로드할 경우, 해당 구조를 학습한 GPT에게 "이 형식으로 생성해달라"고 요청 가능. 반복적 분석 업무에 GPT를 활용하면 형식화된 통계표 자동화에 효과적임. ChatGPT로 가상 데이터 만들기 가상 데이터 생성의 활용 목적 의학 연구를 위한 연습 또는 개발을 위해 실제 환자 데이터 없이도 가상 데이터를 생성하여 사용할 수 있음. ChatGPT를 활용하면, 구조화된 가상 데이터를 생성하고 이를 분석하는 전 과정을 자동화할 수 있음. 1. 목적 정의 데이터를 사용하는 목적과 필요성을 ...