1년 전 OCR 모델은 의사 처방전을 거의 읽는 수준에 그쳤지만 오늘은 정확히 해독한다
원문 제목 — a year ago an OCR model could almost read this doctor's prescription today i gav
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1년 전 OCR 모델은 이 의사의 처방전을 거의 읽을 수 있는 수준이었다.
오늘 같은 이미지를 @googlegemma의 Gemma 4 31B에 입력했다. 이 모델은 토요일에 진행한 필기 인식 테스트에서 1위를 차지한 모델이다.
1년 전 'buen daay'로 읽혔던 부분이 이제는 'seven days'로 정확히 판독된다.
과연 약사가 검토하기 전에 모델이 1차 판독을 맡도록 하겠는가?
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
같은 처방전 이미지를 1년 전과 오늘 각각 입력해 OCR 판독 능력의 향상을 비교해 보여준 사례다. 필기 인식 테스트 1위 모델인 Gemma 4 31B는 1년 전 'buen daay'로 읽혔던 부분을 'seven days'로 정확히 판독했다. 댓글에서는 저자원 언어 지원과 OCR 벤치마크 부재, 의료 현장에서 1차 판독으로 활용할 경우 확신도 표시와 약사 검토가 필요하다는 의견이 이어졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
@googlegemma 저자원 언어에서는 성능이 어떤지 아는가?
@googlegemma 좋은 질문이다. 영어에서조차 겨우 나아지고 있는 수준이라 다국어는 물론 저자원 언어까지 가려면 갈 길이 멀다. 이 부분에 대한 평가를 진행해 볼 생각인데, Gemma가 그 영역에서는 훨씬 더 잘할 것으로 본다
@googlegemma OCR 모델용 벤치마크를 갖고 있는가? 꼭 보고 싶은데, 종합적인 평가를 찾아 여러 곳을 다녀봤지만 정말 쓸만한 게 없었다. 필기를 텍스트로 바꾸는 것이 내 주요 작업인데, 모든 케이스 노트를 기기 안에서 디지털로 처리하려 한다
@googlegemma 1차 확인 용도로는 활용하겠지만, 각 줄마다 모델이 얼마나 확신하는지 표시되고 약사가 약품과 용량을 검토하는 조건이다. 무서운 부분은 틀렸는데도 그럴듯하게 확신하는 경우다
내 피드를 보면 오늘날 약사나 방사선과 의사는 되고 싶지 않을 것이다! 하지만 이 모든 것은 애정에서 나온다! ❤️