병원을 되묻는 AI 답변, 오식별 사례에서 빼는 조건

되물음을 오식별에서 빼는 조건

다만 되묻는 말이 들어 있다고 해서 모두 빼지는 않습니다. 답변이 끝에서 되물으면서도 앞에서는 한 기관의 주소와 전화번호를 이 병원의 것으로 전했다면, 그 부분은 확정한 안내입니다. 빼는 조건은 되묻는 말이 있는가가 아니라, 확정한 기관 정보가 없는가입니다.

답변의 값은 되물음만 있음, 후보 나열, 확정 섞인 되물음, 확정 안내, 답하지 않음의 다섯입니다. 앞의 두 값은 오식별 집계에서 빼고, 확정 섞인 되물음과 확정 안내는 오식별 판정의 대상으로 넘깁니다. 답하지 않음은 거절이나 미언급을 다루는 항목으로 넘깁니다.

확정한 기관 정보인지는 세 가지로 가립니다. 개설 명칭과 주소, 대표 전화, 공식 도메인입니다. 답변이 이 가운데 하나라도 한 기관의 것으로 전했으면 확정한 것입니다. 지역 이름이나 진료 과목, 의료진 이름만 든 답변은 후보를 좁히는 실마리를 말한 것이어서 확정으로 세지 않습니다.

답변에 든 내용에 따른 값과 집계 처리

후보 나열은 확정 안내와 헷갈리기 쉽습니다. 가르는 물음은 답변이 후보 가운데 하나를 질문한 병원으로 골라 전했는가입니다. 「같은 이름의 병원이 세 곳 있습니다」 하고 세 곳의 주소를 나란히 들었다면 어느 곳도 고르지 않은 것이므로 후보 나열입니다. 세 곳을 든 뒤 「그 가운데 이곳으로 여겨집니다」 하고 한 곳의 정보를 이어 전했다면 확정 섞인 되물음입니다.

후보 나열로 뺀 답변에서도 후보의 목록은 옮깁니다. 목록에 질문한 병원이 들어 있는지, 들어 있다면 주소와 전화가 병원의 공식 자료와 같은지를 표시합니다. 이 표시는 오식별 집계에 넣지 않고, AI가 이 이름으로 어떤 기관들을 떠올리는지를 알려 주는 기록으로 남깁니다.

되물음을 기록하는 다섯 칸과 이어 묻기

뺀 답변은 버리지 않습니다. 진단하지 못한 범위를 알 수 있도록 아래 다섯 칸으로 기록합니다.

되물은 문장은 AI가 무엇을 모자라다고 했는지를 알려 줍니다. AI가 「어느 지역의 병원을 말씀하시나요」라고 되물었다면 모자란 것은 지역이고, 「정식 명칭을 알려 주시겠어요」라고 되물었다면 모자란 것은 이름입니다. 이 칸은 글자 그대로 옮기고, 담당이 「지역 확인 요청」처럼 줄여 쓰지 않습니다.

이어 묻기는 할 수 있으면 합니다. 되물음에 병원의 주소나 공식 도메인을 넣어 답하고, 돌아온 답을 따로 저장합니다. 이어 받은 답은 원질문의 결과로 세지 않습니다. 담당이 기관을 알려 준 뒤에 받은 답이므로, 질문이 달라진 것입니다. 이어 받은 답에 확정한 기관 정보가 있으면 그 답을 새 줄로 놓고 오식별 판정에 넘기되, 「기관을 알려 준 뒤의 답」이라고 표시합니다.

기관을 알려 준 뒤에는 답이 맞게 나올 수 있습니다. 그 결과를 「AI가 이 병원을 바르게 안내한다」는 근거로 쓰지 않습니다. 환자는 병원의 주소나 도메인을 알려 주며 묻지 않을 수 있고, 같은 대화 안에서 받은 정보를 되풀이한 답은 AI가 그 병원을 스스로 가려냈다는 뜻이 아닙니다.

이어 넣는 말은 병원을 확정하는 정보로 한정합니다. 개설 명칭과 주소, 대표 전화, 공식 도메인 가운데에서 넣습니다. 지역 이름만 넣어 되물음에 답했는데 같은 지역에 같은 이름의 병원이 둘이라면 AI가 다시 되묻거나 둘 가운데 하나를 고를 수 있습니다. 그 결과도 그대로 기록하되, 넣은 말이 확정하는 정보가 아니었다는 점을 이어 넣은 말 칸에 밝힙니다.

진단하지 못한 범위는 수로 남깁니다. 넣은 질문의 수, 되물음으로 뺀 수, 확정 안내로 판정에 넘긴 수를 나란히 씁니다. 오식별의 비율을 말할 때에는 분모가 판정에 넘긴 수라는 점을 같은 줄에 밝힙니다.

되물음을 셀 때 자주 틀리는 세 가지

첫째는 되물음을 오식별로 세는 일입니다. 병원의 이름을 넣었는데 바로 안내하지 않았다는 점을 실패로 여겨 오식별 칸에 넣으면, 오식별의 수가 실제보다 커지고 병원은 AI가 다른 기관을 안내하고 있다고 받아들이게 됩니다. 되물음이 알려 주는 것은 그 질문의 글자만으로는 기관이 가려지지 않았다는 사실입니다.

둘째는 되물음을 문제없음으로 세는 일입니다. 틀린 안내가 없었으므로 맞음 칸에 넣으면, 진단하지 못한 답변이 맞게 안내한 답변으로 셈에 들어갑니다. 되물음은 맞음도 다름도 아니고, 판정할 안내가 없었던 답변입니다. 맞음의 비율과 오식별의 비율 어느 쪽 분모에도 넣지 않습니다.

셋째는 이어 받은 답으로 원질문의 줄을 덮어쓰는 일입니다. 되물음에 주소를 알려 주고 맞는 안내를 받은 뒤 원질문의 값을 맞음으로 고치면, 그 질문이 처음에는 기관을 가리지 못했다는 기록이 사라집니다. 원질문의 줄은 되물음만 있음으로 남기고, 이어 받은 답은 새 줄로 씁니다.

세 가지는 모두 집계의 숫자를 한쪽으로 기울입니다. 되물음이 많은 병원일수록 기울기가 커지므로, 되물음의 수가 넣은 질문의 몇 분의 몇인지를 진단서의 첫머리에 밝힙니다.

넘기는 묶음과 병원 글의 권고

원장에게는 넣은 질문의 수와 값별 수, 되물은 문장의 목록, 답변이 든 후보의 목록, 이어 묻기의 결과를 묶어 넘깁니다. 후보 목록에 같은 기관이 되풀이해 나오면 그 기관의 이름과 주소를 앞에 올립니다. 그 기관이 환자에게 이 병원과 섞여 전해질 수 있는 곳이기 때문입니다.

실장은 후보로 나온 기관과 병원의 관계를 답합니다. 이름만 같은 다른 기관인지, 옮기기 전의 주소인지, 같은 재단의 다른 분점인지입니다. 옮기기 전의 주소가 후보로 나왔다면 옛 주소가 남아 있는 공개 자료를 찾아 함께 넘깁니다.

수정 권고는 병원 글에 한정합니다. 병원 글마다 개설 명칭과 주소, 대표 전화를 같은 글자로 밝히도록 권고하며, 고친다고 AI가 되묻지 않게 된다고 약속하지 않습니다. 되물음이 넣은 질문의 많은 부분을 차지한다면 다른 개선보다 기관을 가려 주는 기본 사실을 갖추는 일이 앞서야 하고, 무엇을 먼저 하고 무엇을 뒤에 할지의 차례는 병원 GEO 실행 순서에서 다룹니다.

다음 진단에서 쓸 질문도 함께 넘깁니다. 이름만 넣은 질문과 이름에 지역을 더한 질문, 이름에 주소를 더한 질문을 나눠 받아, 어느 정보까지 넣어야 되물음이 없어지는지를 가립니다. 질문별 답을 비교하는 일과는 별개로, AI가 병원 정보를 찾고 고르고 설명할 때 쓰는 신호는 AI 검색 노출 원리에서 공식 문서 범위 안에서 정리합니다.