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 ## 개요
 
-본 데이터셋은 **관계형 데이터베이스(RDB)에 저장된 환자-의료 정보를 프롬프트로 제공했을 때, LLM이 정보를 얼마나 완전하고 정확하게 반영해 응답을 생성하는지**를 측정하기 위해 제작되었습니다.
+본 데이터셋은 관계형 데이터베이스(RDB)에 저장된 환자-의료 정보를 프롬프트로 제공했을 때, LLM이 정보를 얼마나 완전하고 정확하게 반영해 응답을 생성하는지를 측정하기 위해 제작되었습니다.
 - 실제 비대면 진료 시나리오를 기반으로 보호자·환자·의료진의 질문 패턴을 수집·정제
 - 의료 전문 유튜브 콘텐츠 분석 + 전문가 자문을 통해 현실성 높은 Q&A 설계
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 ### 3-1. 분류 체계 (5-Level Hierarchy)
 
-1. **Category 1 — 정보 출처**     
-   관계형 DB | 의학 기초지식  
-2. **Category 2 — 주요 영역**     
-   진료정보 | 환자정보 | 처방정보 | 건강상담 | 복약상담  
-3. **Category 3 — 세부 유형**     
-   과거진료내역 | 질환 | 복약지도 | 진료의뢰 | 건강관리 …  
-4. **Category 4 — 질문 속성**     
-   시점 | 장소 | 빈도 | 부작용 …  
-5. **Category 5 — 상세 속성**     
-   최근 | 특정 일자 | 특정 약물 …  
+본 데이터셋은 5단계 계층적 분류 체계를 사용하고 있습니다:
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+- **Category_1**: 정보 유형 (관계형 DB 정보 / 의학 기본정보)
+- **Category_2**: 주요 정보 영역 (진료정보, 환자정보, 처방정보, 건강상담, 복약상담)
+- **Category_3**: 세부 정보 유형 (과거진료내역, 진료의뢰정보, 질환, 복약지도, 건강관리 등)
+- **Category_4**: 질문 속성 (시간, 장소, 빈도, 부작용 등)
+- **Category_5**: 상세 속성 (최근, 특정일자, 특정약물 등)
 
 ### 3-2. 데이터 구성