[AI] AI를 활용한 논문 읽기와 논문 작성

Youtube 를 검색하다가 알고리즘이 나에게 새로운 눈을 띄이게 한 채널이 

있어서 소개하고, 내용을 정리해본다. 

 

https://www.youtube.com/@DoctorGPT516

Doctor GPT

 

 

1. 논문 읽기(문헌검색)

 

① Elicit 

https://elicit.com/?redirected=true

Elicit: The AI Research Assistant

Paper 와 abstract를 요약해주는 tool이다. 

sort 기능을 활용하여 most cited 순으로 정렬해볼 수도 있다. 

Add column을 활용하면 main finding, study design, follow up기간, participant count도 추가 할 수 있다. 

 

② Consensus

Consensus: AI-powered Academic Search Engine

Consensus AI-powered Academic Search Engine

내가 키워드를 넣으면 그와 관련된 논문을 찾아준다. 

마치 Pubmed와 같은데 

해당 tool은 Elicit와 같이 study snapshot을 누르면 논문의 관련 정보 및 내가 입력한 키워드와 관련된

내용을 보여준다. 

 

③ Connected papers

Connected Papers | Find and explore academic papers

Connected Papers | Find and explore academic papers

논문들의 citation관계를 시각화 해준다. 

 

④ SCISPACE

Discover, Create, and Publish your research paper | SciSpace by Typeset

SciSpace by Typeset | Discover, Create, Publish, and Promote your research paper

상당히 흥미로운 tool 이었는데 

내가 읽고자 하는 PDF를 업로드하면

읽다가 이해가 안되는 부분을 클릭하면

해당 부분의 이해를 도와주는 자료를 제시하여 준다. 

또한, 논문의 그래프가 마음에 들면 그 그래프의 종류가 무엇인지도 

알려준다. 

그 그래프를 내 논문에 활용하려고 하는데 이름을 모를떄 

SCISPACE를 활용하여 그래프의 이름을 알아내고

이를 이용해서 Ghat GPT에게 그려달라고 하면 된다. 

 

 

2. 논문작성

 

여기서 주의해야할 점은 

무에서 유를 만들어주고 콩고물을 바라면 안된다는 점이다. 

대략적인 내용은 구성을 해놓아야 chat GPT를 활용하여 논문을 작성할 수 있다. 

 

①데이터 분석

GPT store의 Data analyst를 활용한다. 

프롬프트를 만들어서 명령을 줘야한다. 

data 파일을 Data analyst에 업로드하면 chat GPT가 알아서 데이터를 분석해서 

결측값도 찾아준다. 

 

물론 내가 해당 데이터에 대해서 잘 알고 있어야 

GPT에게 일을 잘 시킬 수 있다. 

내가 분석하고자 하는 것을 명령하여 

GPT가 Phyton, R 코드를 짜주면 

 

google colab을 활용하여 phyton, R코드를 구현해 볼 수 있다. 

이 과정에서 오류가 발생하면 GPT에게 다시 물어봐서 오류를 해결할 수 있다. 

Colaboratory에 오신 것을 환영합니다 - Colab (google.com)

Google Colab

 

②그래프

의학논문에서 기본적으로 

Figure 1 : distribution

Table 1 : Baseline characteristic

Figure 2 : Kaplan-meier curve

Table 2 : Clinical outcomes

Table 3 : Multivariate analysis

 

등으로 구성된다. 

 

이때 프롬프트를 이용해서 그래프를 그려야하는데 

이때 나의 통계 지식이 필요하다. 

프롬프트의 예시를 들면 

1) HPR에 따른 MACE 5Y차이를 K-M curve로 보여줍니다. 

2) HPR=0은 blue, HPR=1은 red로 

3)X축은 365간격, Y축은1-survival

4)Log-rank  p-value는 소수점 아래 3자리 까지 

5)adjusted HR와 95% CI를 제시하세요.

 

즉, 내가 통계에 대해 잘 알고 있어야 GPT도 활용할 수 있다. 

따라서 통계공부는 필수이다. 

 

③Abstract 작성 

이 또한 전적으로 무에서 유를 창조하는 것은 아니다. 

시간을 절약해주는 정도로 활용한다. 

 

우선 3-4개의 내가 기고하고자 하는 학술지의 논문을 이용하여 

학습을 시킨다. 

 

이후 앞서 그린 table과 대략적인 background, method, result, conclusion을 

써주고, 글자수 제한이 있는 경우가 있기에 글자수를 말해주면

abstract를 작성해준다. 

 

물론, 수정은 필요할 수 있다. 

 

 

AI 시대에 AI에 전적으로 의존하는 것이 아닌 

AI를 활용하여 논문을 작성할 수 있다는 사실이 흥미로웠다. 

내가 쓰고자 하는 것도 deep learning에 관련된 것이라 

해당 세계를 이해하기 위해서라도 

AI tool을 더더욱 활용해보아야 겠다. 

 

논문이 완성되는 그날까지 화이팅