[공모작] Track03 : 06 - 약지기
후보 06 | 약지기
우리 부모님의 건강을 지키는 의약품 정보의 창
어르신의 방대한 약과 건강보조식품, 쉽고 전문적인 정보로 올바른 섭취를 돕겠습니다.
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아이디어/솔루션 소개
본 공모작의 아이디어/솔루션
우리는 일상에서 감기약, 고혈압약, 비타민부터 각종 건강보조제까지 다양한 약물과 건강보조식품을 복용합니다. 하지만 정작 우리가 섭취하는 약물과 건강보조식품에 대해 얼마나 정확히 알고 있을까요? 약물 간의 조합이 안전한지, 약 복용 중에 커피를 마셔도 괜찮은지, 혹은 현재 복용 중인 비타민이 과다 섭취는 아닌지 궁금했던 적이 있을 것입니다.
특히 여러 종류의 약물을 복용하는 고령층의 경우, 약물 관리가 더 어려워 의도치 않은 오용이나 약물 상호작용으로 인한 문제가 발생할 가능성이 큽니다. 실제로 2011년부터 2021년까지 한국의 약물 관련 사망률이 172.7% 증가했다는 통계는 이러한 문제의 심각성을 명확히 보여줍니다 [1]. 건강을 위해 섭취하는 약물과 건강보조식품이 오히려 건강을 위협하는 아이러니한 상황이 벌어지고 있는 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 본 서비스는 정보의 정확성과 고령층도 쉽게 사용할 수 있는 직관적 UI/UX를 핵심 가치로 삼고 있습니다. 사용자는 복용 중인 약물이나 건강보조식품의 사진을 촬영하거나 간단한 질문을 입력하는 것만으로, 복용 계획에 대한 맞춤형 피드백을 받을 수 있습니다. 특히 디지털 환경에 익숙하지 않은 고령층도 쉽게 접근할 수 있도록 라이브캠 기능과 보이스 조작 기능을 도입하여 편리함을 더했습니다.
· 라이브캠 기능을 통해 사용자는 약봉투나 약통을 카메라에 비추기만 하면 AI가 실시간으로 정보를 분석하고 피드백을 제공합니다.
· 보이스 조작 기능은 음성 명령만으로 “이 약과 비타민C를 함께 먹어도 될까?”, “이 약이 어떤 약인지 쉽게 설명해줘” 같은 질문을 할 수 있게 해줍니다.
이러한 기능들은 AI가 약물이나 건강보조식품 정보를 분석해 복용 방법, 주의사항, 상호작용 위험 등을 음성이나 텍스트로 안내하도록 설계되었습니다.
예를 들어 사용자가 “이 약과 비타민C 함께 먹어도 될까요?”라고 묻는다면, AI는 다음과 같이 답변할 수 있습니다.
"현재 복용 중인 혈압약과 이 비타민을 함께 섭취할 경우, 간 손상의 위험이 있으니 복용 시간을 조정하거나 담당 의사와 상의하시길 권장합니다."
이 과정에서 최신 의약품 정보 데이터베이스, 공공기관의 공신력 있는 데이터, 주요 연구 결과 등을 활용하여 높은 수준의 정확도를 보장합니다. 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 웹 검색과 공신력 있는 데이터를 연동해 사용자가 놓칠 수 있는 최신 약물 규정이나 건강보조식품 관련 정보를 실시간으로 업데이트합니다.
매일 10가지 이상의 약물을 복용하는 고령층 환자를 떠올려 보십시오. 매번 약봉투를 꺼낼 때마다 약 성분을 일일이 확인하기 어려운 상황에서, 이 서비스는 복용 정보와 안전한 섭취 방법을 간단히 확인할 수 있는 해답이 됩니다. 라이브캠과 보이스 조작 기능을 통해 약물 및 건강보조식품 관리가 쉬워지며, 큰 글씨와 명확한 아이콘, 친근한 용어를 사용하여 고령층도 문제없이 서비스를 이용할 수 있습니다.
약물 오용과 건강보조식품 과다 복용은 개인의 건강을 위협할 뿐만 아니라, 사회적 비용 증가라는 심각한 문제를 초래합니다.
본 서비스는 첨단 기술을 활용해 약물과 건강보조식품 관리의 복잡성을 해소하고, 사용자에게 최고 수준의 정확성과 편의성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 서비스가 우리 부모님의 건강을 지키는 가장 믿음직한 동반자가 되어 드릴 것입니다.
[1] https://www.e-emj.org/archive/view_article?pid=emj-47-2-27
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기존 서비스와의 차별점
프롬프트 구성, 활용방식, 입력값, 출력값
[ 기획 배경 ]
1. 약물 오용 사고 증가
전세계적으로 의도치 않은 약물 오용으로 인한 사고가 지속적으로 증가하고 있습니다. 2022년 기준 미국의 약물 과다복용 사ӿ자의
92.3%가 의도치 않은 사고였으며, 한국의 경우 2011년부터 2021년까지 10년간 약물로 인한 사ӿ률이 172.7% 증가했습니다 [1][2].
이러한 통계는 약물 오용 문제를 해결하기 위한 체계적인 관리와 정보 제공의 필요성을 보여줍니다.
한국에서 이러한 문제는 건강문제에 취약한 고령층에서 더욱 두드러집니다. 한국의 고령층에서 다약제(polypharmacy)와 초다약제(hyper-polypharmacy)는 널리 퍼져 있습니다. 5개 이상의 약물을 복용하는 다약제 비율은 50%에 달하며, 10개 이상의 약물을 복용하는 초다약제 비율도 15%에 이릅니다 [3].
다량의 약물을 복용할 경우 약물 오용으로 인한 사고로 이어질 가능성은 기하급수적으로 늘어나며 이 수치는 건강보조식품을 포함하지 않기에 실제 문제는 더 심각할 것으로 보입니다. 또한, 우리나라 두 명 중 한명은 잠재적 노인 부적절 약물을 복용한다는 통계 또한 존재합니다 [4].
2. 건강보조식품의 광범위한 사용과 의약품의 병용 안전성 문제
실제로 한국인의 경우 75% 이상이 건강보조식품을 섭취하고 있으며, 건강보조식품만으로도 많은 문제점을 야기하고 있습니다 [4].
수용성 비타민과 지용성 비타민 모두 과다 복용할 경우 나타날 수 있는 하이퍼비타미노시스(hypervitaminosis)는 전세계적으로 큰 문제로
떠오르고 있습니다 [5]. 건강보조식품과 의약품을 함께 사용하는 경우 더욱 심각한 안전성 문제가 발생할 수 있습니다 [6]. 중년 노르웨이
여성 대상 조사에 따르면, 47%가 건강보조식품과 약물을 병용하고 있었으며, 그중 33%는 잠재적으로 유의미한 건강의 적신호를
나타내고 있는 것으로 밝혀졌습니다 [7].
3. 전문지식과 최신정보의 필요성
이처럼 의약품과 건강보조식품의 복용을 체계적으로 관리하는 것은 중요한 일입니다. 하지만 의약품과 건강보조식품의 성분들이 미치는
영향은 전문적인 지식 없이는 알기가 불가능하며 복용하는 종류와 양이 늘어남에 따라 복잡도는 기하급수적으로 증가합니다. 이러한
문제에 가장 취약한 세대는 사용하는 의약품과 건강보조식품이 많은 고령세대이지만 작은 글씨로 쓰여진 약의 성분을 읽는 것 조차
힘들어하며 인터넷 사용에 익숙치 않아 관련된 정보를 찾기도 어려습니다. 또한, 의약품과 건강보조식품 관련 정보는 지속적으로
변화합니다. 최근까지 유행했던 건강보조식품이 불법으로 규정되는 사례가 발생하는 등, 최신 정보를 제공받지 못하면 안전성에 문제가
생길 수 있습니다. 그러나 이러한 정보를 개인이 스스로 찾고 분석하기에는 전문성과 시간적 제약이 존재합니다.
[ 본 공모작의 우위점 ]
기획 배경에서 제시된 통계는 약물 오용 및 건강보조식품 병용의 심각성을 명확히 보여줍니다. 또한, 한국의 국민의료비는 209조 원(GDP 대비 9.7%)으로 관련 시장 규모가 매우 크다고 할 수 있습니다. 이러한 배경은 본 공모작의 실현 가능성과 확장성을 뒷받침하는 중요한 근거가 됩니다.
경쟁사 분석
현재 기획 배경에서 제시된 문제를 직접 해결하는 상용 서비스는 존재하지 않지만, 국내외 연관 서비스와 비교했을 때 본 공모작은 다음과 같은 차별점을 가집니다.
해외 서비스
i. MyMeds: 약물 복용 트래킹 서비스로, 복용 알림 기능을 제공하지만 여러 약물 및 건강보조식품의
상호작용이나 문제점을 분석하지 못함.
ii. Medisafe: MyMeds와 유사하게 복용 알림 위주의 기능 제공. 약물과 건강보조식품 간 상호작용 분석 기능이 없음.
iii. EveryDose: 고령층을 대상으로 약물 복용 피드백을 제공하지만, 전문인의 개입이 필수적이며 건강 보조 식품은 고려하지 않음.
b. 국내 서비스
i. 온톨 (Ontol): AI 기반으로 MRI, CT, 초음파, 조직 검사 결과를 제공하는 의료 영상 분석 서비스. 하지만 약물및 건강보조식품 관리와는 연관성이 적음.
c. LLM 기반 서비스
본 공모작은 이미지를 통해 쉽게 현재 복용 중인 약물이나 건강보조식품에 대한 입력을 받고 이에 대한 피드백을 제공하는 것을 목표로 하기에 기존 LLM 서비스로 비슷한 결과를 얻어낼 수 있지만 각 서비스는 한계점이 존재함.
i. ChatGPT: 이미지와 웹 검색을 동시에 사용해 결과를 도출할 수 없으며, 정확한 분석을 위한 reasoning
모델은 이미지 및 웹 검색 모두를 지원하지 않음.
ii. Perplexity: 이미지 업로드와 웹 검색이 가능하지만 Propriety Data(전문 데이터)에 접근할 수 없기 때문에
정확한 정보 제공 및 복용 정보 관리는 어려움.
기술적 강점
높은 정확도를 보장하는 데이터 융합 기술
본 서비스는 최신 웹 검색과 신뢰도 높은 Propriety Data(전문 데이터)를 결합하여 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공합니다.
I. Propriety Data 활용
- 한국 식약청 공공데이터 API, 미국 FDA API, 건강보조식품 데이터베이스 등 일반 웹 검색으로 접근이 불가능한 데이터 소스를 활용하여 정확도를 높입니다 [9][10][11].
( 예: 약물 회수, 판매 중지, 최신 의약품 안전성 업데이트 정보를 사용자에게 실시간으로 제공 )
II. 실시간 정보 검증
- 웹 검색을 통해 수집한 최신 트렌드(예: 새로운 건강보조식품 연구 결과)를 Propriety Data와 교차 검증하여, 사용자가 놓칠 수 있는 최신 정보를 제공합니다.
( 예: 사용자가 복용 중인 약물이 FDA에서 최근 발표한 부작용 경고에 포함되었는지 확인 )
III. 개인화된 분석
사용자의 나이, 건강 상태, 복용 중인 약물 및 건강보조식품 정보를 바탕으로 부작용 가능성을 분석하고 최적의 복용 계획을 제시합니다.
( 예: “현재 복용 중인 혈압약과 이 비타민은 간 손상의 위험이 있으니 복용 시간을 조정하거나 담당 의사와
상의하세요.”)
어르신들이 손쉽게 사용할 수 있는 직관적 UI/UX
본 서비스는 라이브캠 기능과 보이스 조작 기능을 중심으로, 디지털 환경에 익숙하지 않은 고령층도 손쉽게 사용할 수 있는
사용자 친화적인 환경을 제공합니다.
I. 라이브캠 기능
어르신들이 약봉투나 약통을 카메라에 비추기만 하면, AI가 실시간으로 약물 정보를 분석하고 복용 계획 및
주의사항을 제공합니다.
( 예: 어르신이 약봉투를 카메라에 비추면 AI가 “이 약은 식후 30분에 복용하시고, 비타민C와 함께 드시면 간 손상 위험이 있습니다”라는 피드백을 실시간으로 안내 )
II. 보이스 조작 기능
- 복잡한 텍스트 입력 없이 음성 명령으로 질문할 수 있습니다.
( 예: “이 약과 비타민C를 함께 먹어도 될까?”, “이 약이 어떤 약인지 알려줘” 같은 질문에 AI가 음성 또는
텍스트로 친절하게 답변합니다. )
III. 큰 글씨 / 직관적인 아이콘
UI는 고령층을 고려해 큰 글씨와 명확한 아이콘을 사용하여 약물 정보를 쉽게 이해할 수 있도록
설계되었습니다.
( 예: 주의해야 할 약물은 경고 아이콘과 색상을 통해 직관적으로 표시 )
[1] https://www.cdc.gov/nchs/products/databriefs/db491.htm
[2] https://www.e-emj.org/archive/view_article?pid=emj-47-2-27
[3] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9124766/
[4]
https://neca.re.kr/lay1/bbs/S1T12C38/F/38/view.do?article_seq=9399&cpage=1&rows=10&condition=&keyword=&show=&cat=
[5] https://e-fsbh.org/DOIx.php?id=10.52361%2Ffsbh.2023.3.e5
[6] https://www.uspharmacist.com/article/hypervitaminosis-a-global-concern
[7] https://cdforskning.no/cdf/catalog/book/172 (ch.6)
[8] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6380172/
[9] https://data.mfds.go.kr/cntnts/20
[10] https://open.fda.gov/
[11] https://dsld.od.nih.gov/
[12]
https://www.dailymedi.com/news/news_view.php?wr_id=903889#:~:text=%EC%9D%B4%EC%97%90%20%EB%94%B
0%EB%A5%B4%EB%A9%B4%2C%20%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%9D%98%202022,%EC%95%BD%208.1%
25%20%EC%A6%9D%EA%B0%80%ED%95%9C%20%EC%85%88%EC%9D%B4%EB%8B%A4.
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AI 접목 방안
서비스에 적용된 AI 기술과 해당 기술(도구)를 선택한 이유와 AI 활용 아이디어의 세부내용 및 솔루션
| 그림. 단계별 AI 워크플로우 도식
* 1단계 - 개인정보 입력 및 저장. 사용자의 나이, 성별, 지병 등 기본 건강 정보를 질문하고 이를 데이터베이스에 저장해 맞춤형 답변을 위한 기반을 마련.
* 2단계 - 라이브캠과 보이스 조작. 사용자는 AI에 약물이나 건강보조식품 정보를 실시간으로 입력(라이브캠 또는 보이스)하고, AI는 상황에 맞게 데이터베이스, 웹 검색, Propriety Data 등 다양한 툴을 활용해 정확하고 개인화된 답변을 제공.
본 AI 시스템은 사용자 친화성과 높은 정확도를 중심으로 설계된 약물 및 건강보조식품 관리 솔루션입니다. 먼저, 사용자의 나이, 성별, 지병 등 기본 건강 정보를 수집하고 데이터베이스에 저장해 맞춤형 답변의 기초를 마련합니다. 이후, 사용자는 라이브캠을 통해 약물이나 건강보조식품을 비추거나 보이스 조작으로 간단히 질문하면, AI는 상황에 맞게 다양한 도구(사용자 DB, 웹 검색, Propriety Data, 다른 LLM을 통한 답변 검증)를 활용하여 정확하고 신뢰도 높은 정보를 제공합니다. 이를 통해 복잡한 약물 정보와 상호작용 분석을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 안내하며, 특히 고령층과 같이 디지털 환경에 익숙하지 않은 사용자도 손쉽게 사용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
사용 기술 스택 및 이유
1. LLM Backbone: Gemini 2.0
a. Gemini 2.0은 뛰어난 성능과 확장성을 가진 멀티모달 언어 모델로, 현재 Multimodal Live API를 통해 실시간 영상이나 오디오에 대한 처리 기능을 지원함.
b. 속도 및 성능: 이전 버전(Gemini 1.5 Flash) 대비 Time to First Token (TTFT)이 크게 개선되어 더 빠른 응답 속도를 제공.
c. 품질: 대부분의 성능 벤치마크에서 우수한 결과를 기록하며, 복잡한 지침 수행과 함수 호출에 강점.
d. 에이전트 기능 강화: 멀티모달 이해와 코딩, 복잡한 명령 처리, 기능 호출에 대한 개선으로 약물 및 건강보조식품 관리에 필요한 다양한 작업을 효율적 수행 가능.
e. 새로운 모달리티: 이미지 생성 및 제어 가능한 텍스트-음성 변환 기능을 통해 사용자가 업로드한 이미지와 음성 데이터를 효과적으로 처리.
2. Database: SQLite
a. 사용자 약물 복용 이력, 건강 상태, 선호 사항을 저장하고 분석하기 위해 데이터베이스가 필요하며, SQLite는 다음과 같은 이유로 적합.
b. 가벼움: 사용자별로 복잡하거나 대량의 데이터를 저장할 필요가 없으므로 간단하면서도 성능이 뛰어난 SQLite를 선택.
c. 효율성: 소규모 데이터베이스로도 빠르고 안정적인 성능 제공.
3. Web Search: serp google search api + firecrawl
a. serp google search api: Google의 실시간 검색 결과를 활용해 최신 약물 및 건강보조식품 정보를 제공하며 실시간 변화하는 시장 규제 상황 즉각 대응 가능.
b. firecrawl: LLM에 최적화된 크롤링 결과를 제공하며, HTML 대신 JSON 형태로 콘텐츠를 불러와 효율적으로 처리.
4. Propriety Data: 식약청 공공데이터 API, openFDA API, 건강보조식품 공개 데이터베이스
a. 식약청 공공데이터 API: 한국 내 약물 및 건강보조식품에 대한 신뢰성 있는 데이터 제공.
b. OpenFDA API: 미국 FDA의 최신 데이터로 글로벌한 약물 안전성 확인 가능.
c. 건강보조식품 공개 데이터베이스: 건강보조식품의 성분 및 복용 안전성 데이터 제공.
5. App Development: react + vercel
react는 웹 애플리케이션 개발에 있어 빠르고 유연한 사용자 인터페이스를 제공하며 vercel을 통한 손쉬운 배포
기능으로 개발부터 서비스 운영까지 효율성 극대화 가능.
6. AI workflow development: langchain & vercel ai sdk
a. LLM 모델이 추가적인 컨텍스트를 필요로 할 시 다양한 툴을 활용하는 에이전트 기발 설계가 필요하기에 이에 대한
구현을 위해 langchain을 사용.
b. 에이전트 기반 설계를 지원하며, 여러 작업을 병렬로 실행할 수 있는 유연한 워크플로우.
c. vercel ai sdk를 통해 웹 애플리케이션에 AI 기능을 통합.
세부 내용 및 솔루션
1) 정보 신뢰성 강화.
건강과 직결된 답변인 만큼 최대한의 정확도와 개인화된 답변을 유도하는 것을 목적으로 합니다.
개인화된 정보: 데이터베이스에 저장되는 사용자의 정보는 다음과 같으며 LLM 모델은 해당 데이터를 컨텍스트로 답변을 생성합니다.
- 나이, 성별, 지병 유무, 알러지 유무, 흡연 여부, 음주 여부, 그 외 다양한 개인정보를 추가로 입력 가능.
- 웹 검색: Google SERP API와 Firecrawl을 사용해 최신의 약물 및 건강보조식품 관련 정보를 실시간으로 수집.
* 실시간 영상에서 인식된 약물 및 건강보조식품에 대해 웹 검색을 수행.
- Propriety Data: 식약청 공공데이터 API, OpenFDA API, 건강보조식품 공개 데이터베이스 등을 통해
신뢰성 있는 데이터를 활용하여 현재 답변에 있어 기준이 될 수 있는 데이터를 검색.
- LLM이 거짓된 정보를 답변하는 hallucination을 줄이기 위해 아래와 같은 기술을 도입.
- LLM reasoning: Gemini 2.0을 활용하여 사용자가 제공한 컨텍스트(웹 검색, Propriety Data, 개인
데이터베이스)를 바탕으로 논리적이고 개인화된 답변 생성.
- 여러 LLM이 서로 답변을 주고 받으며 답변의
논리성 강화.
- Validation Agent [1]:
- 생성된 답변의 신뢰성을 검증하기 위해 별도의 검증 에이전트를 사용.
- 데이터 출처의 신뢰성을 점검하고, 공신력 있는 소스와 교차 검증.
- 예: Web Search와 Propriety Data에서 동일한 내용이 확인되지 않을 경우, 사용자에게 신중한
행동을 권고.
- 출처 첨부: 생성된 답변에 사용된 데이터의 출처(예: FDA, 식약청)를 명시하여 신뢰성 강화.
- 모델 프롬프트 튜닝: 약물 및 건강보조식품 관련 질문에 최적화된 프롬프트를 설계하여 LLM의 오작동
가능성을 낮춤.
2) 어르신은 위한 손쉬운 UI/UX
- Gemini 2.0에서 공개된 Multimodal Live API와 websocket를 활용하여 라이브캠 기능 구현.
- 사용자가 약물이나 건강보조식품의 사진을 찍거나 라이브캠으로 약통을 비추면, Gemini 2.0이 실시간으로 텍스트와 시각적 데이터를 추출하여 분석.
- 약물 이름, 성분, 복용 방법 등을 자동으로 인식하고 사용자에게 Ԁ춤형 정보를 제공.
- 영상 속 텍스트(약품명, 복용법)를 OCR(광학 문자 인식) 기술로 추출하여 사용자의 질문과 연관 지음.
- 사용자가 음성으로 "이 약과 비타민C를 함께 먹어도 되나요?"라고 질문하면 AI가 음성으로 답변 제공.
- 텍스트 입력 없이도 손쉽게 사용 가능.
- Gemini 2.0의 컨트롤 가능한 텍스트-음성 변환 기능을 활용해 자연스럽고 이해하기 쉬운 음성 피드백 제공.
- 텍스트 출력이 필요한 경우, 큰 글씨와 명확한 아이콘을 사용해 어르신들이 쉽게 읽을 수 있도록 디자인.
- 사용자가 복용 방법이나 주의사항을 더 잘 이해할 수 있도록 시각적 단순화.
기술적 동작 예시
● 사용자가 약봉투를 라이브캠에 비추고 음성으로 “이 약과 비타민C를 함께 먹어도 될까?”라고 질문.
● 시스템은 라이브캠으로 약물 정보를 OCR로 추출하여 약 이름과 성분을 인식.
● Web Search와 Propriety Data에서 약물 상호작용 및 안전성 정보를 검색하고, 개인 데이터베이스에서 사용자의 건강 상태와
병력을 참조.
● Gemini 2.0은 수집된 정보를 바탕으로 복용 안전성에 대한 답변을 생성.
● 검증 에이전트가 생성된 답변의 정확성을 확인하고, 필요 시 출처를 첨부하여 신뢰도를 보장.
● 음성으로 “현재 복용 중인 혈압약과 함께 이 비타민C를 섭취하면 간 손상의 위험이 있으니 복용 시간을 조정하세요”라는 답변 제공.
데이터 및 고려사항
(1) 데이터: LLM 모델에 주어지는 컨텍스트는 다음과 같음.
a. Propriety Data: 약물 및 건강보조식품 상호작용, 성분 분석, 권장 복용량 데이터
b. Web Search Data: 실시간 규제 정보, 새로운 연구 결과
c. 사용자 데이터: 나이, 성별, 복용 약물 리스트, 건강 상태 등의 정보
(2) 고려사항
a. 사용자 데이터를 저장하고 활용하는 과정에서 관련법 준수
b. 다국어 지원과 글로벌 약물 데이터 통합 가능성 고려
[1] https://arxiv.org/pdf/2303.11366
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프롬프트 활용도
프롬프트 구성 및 활용 방식
1. 개인정보 질의 프롬프트
너는 친절한 상담사처럼 행동하며, 아래 정보를 사용자에게 물어보고 저장하는 역할을 할 거야. 사용자 대부분이 어르신일 가능성이 높기 때문에, 질문은 따뜻하고 친근한 어투로 간결하게 해줘. 사용자의 답변을 듣고, 다시 한 번 반복해서 확인함으로써 오해 없이 정보를 기록하도록 해. 마지막으로, 사용자에게 추가로 건강에 대해 알려줄 내용이 있는지 부드럽게 물어봐.
수집해야 할 정보는 다음과 같아:
1. 나이
2. 성별
3. 만성 질환 유무 (예: 고혈압, 당뇨)
4. 알레르기 유무 (약물이나 특정 성분)
5. 현재 복용 약물 유무
6. 건강 보조 식품 유무 (비타민, 영양제 등)
7. 생활습관 요소 (흡연, 음주 등)
8. 신체적 속성 (키, 몸무게)
9. 유전적 요소 (가족 약물 반응 사례 등)
10. 약물 복용 이력 (과거 부작용이나 효과 없음 경험)
질문 예시는 다음과 같이 만들어:
질문 예시는 다음과 같이 만들어:
- "어르신, 연세가 어떻게 되세요?"
- "혹시 평소에 고혈압이나 당뇨 같은 지병 있으신가요?"
- "지금 드시고 계신 약이 있으세요?"
답변 확인 예시:
- "말씀해 주신 연세가 XX세 맞으실까요?"
- "고혈압이나 당뇨는 없으시다고 이해해도 될까요?"
질문과 답변 흐름이 끝난 뒤, 부드럽게 이렇게 물어봐: "어르신, 혹시 추가로 말씀해 주실 건강 관련 정보가 있으실까요?" 질문과 확인 과정을 반복하며 정보를 저장하고, 어르신이 편안함을 느낄 수 있도록 해.
모든 질의가 끝나면 답변 내용을 JSON 형태로 정리해서 알려줘.
예: {age: 72, sex: female}
개선 내용 요약
● 명확한 역할 설명: "너는 친절한 상담사처럼 행동하며"로 시작해 LLM의 행동 방식을 명확히 정의.
● 어투 지정: "따뜻하고 친근한 어투로"라는 문구를 추가해 어르신들이 편안함을 느끼도록 유도.
● 구조화된 정보: 질문 리스트를 구체적으로 나열하여 LLM이 어떤 데이터를 수집해야 하는지 명확히 알도록 명시.
● 응답 확인 포함: 사용자 답변 확인 과정을 자연스럽게 포함하도록 프롬프트에 지시.
● 추가 질문: 마지막에 어르신이 추가 정보를 제공할 기회를 부드럽게 제공하도록 강조.
● 결과 structure 지정: 이 후 데이터베이스 저장을 위해 최종 output에 대한 structure를 지정
2. 실시간 영상/음성을 입력으로 사용자의 질의나 전반적인 피드백을 제공하는 프롬프트
너는 실시간 영상과 음성을 입력받아 약물 또는 건강 보조 식품에 대한 정보를 제공하는 전문적인 상담사처럼 행동할 거야. 사용자가 보여주는 약물 또는 보조 식품의 영상을 분석하여 관련된 정보를 찾아주고, 사용자가 하는 질문에 답해줘. 또한, 사용자가 복용하는 약물에 대해 전반적인 피드백도 제공해줘. 답변은 사용자에게 친근하면서도 명확하고 이해하기 쉽게 전달해야 해.
### 너의 주요 역할:
1. **영상 분석**: 사용자가 제공한 실시간 영상을 기반으로 약물 또는 건강 보조 식품을 식별해.
- 약물/제품 이름, 주요 성분, 용량 정보를 파악하고 관련 데이터를 수집해.
- 제품의 성분과 상호작용 가능성 또는 주의사항을 확인해.
2. **질문 응답**: 사용자가 하는 질문에 대해 정확하고 이해하기 쉬운 답변을 제공해.
- 예: "이 약과 비타민 D를 함께 먹어도 괜찮을까요?"
- 예: "이 약의 주의사항이나 부작용은 무엇인가요?"
3. **전반적인 피드백**: 사용자가 복용 중인 모든 약물과 건강 보조 식품에 대해 다음과 같은 피드백을 제공해.
- **안전성**: 현재 복용 중인 약물/보조 식품 조합이 안전한지 평가.
- **효율성**: 사용자의 건강 목표(예: 에너지 증진, 면역 강화)에 적합한지 설명.
- **주의사항**: 복용 시간, 식사와의 관계, 잠재적 상호작용 등 추가 주의사항 제공.
4. **추가 질문 유도**: "혹시 더 궁금한 점 있으세요?" 또는 "다른 약물이나 보조 식품에 대해서도 여쭤보시겠어요?"처럼 친근하게 대화 이어가기.
### 답변 형식:
- **간결한 요약**: 질문에 대한 답변을 먼저 간단히 제시해.
- **추가 정보 제공**: 약물/보조 식품의 특성과 관련된 상세 정보를 더해.
- **실질적인 조언**: 사용자가 이해하기 쉽게 복용 관련 팁이나 안전 지침을 알려줘.
- **추가 질문 유도**: 사용자와의 대화를 자연스럽게 이어갈 수 있도록 격려해.
### 답변 예시:
**질문 1**: "이 약을 다른 감기약과 같이 먹어도 될까요?"
- 답변: "네, 이 약(타이레놀)은 감기약과 함께 복용하면 간에 부담이 갈 수 있습니다. 주의가 필요하니 복용 간격을 최소 4시간 이상으로 유지해주세요."
**질문 2**: "이 영양제를 아이도 먹어도 괜찮을까요?"
- 답변: "이 영양제(오메가-3)는 일반적으로 아이들이 복용하기에 안전하지만, 아이의 나이와 복용량에 따라 다를 수 있습니다. 소아용 제품인지 확인해보는 것이 좋습니다."
**피드백 예시**:
- "현재 드시는 약물은 비타민 C와 철분 보충제를 포함하고 있습니다. 두 제품 모두 면역력 향상에 도움을 줄 수 있지만, 철분제는 공복에 복용하면 속쓰림이 있을 수 있으니 식사 후에 드시는 것을 권장합니다."
### 주의사항:
1. **전문성 유지**: 정보를 제공할 때는 신뢰할 수 있는 자료에 근거해 답변해. 늘 최신정보와 신뢰성 높은 데이터를 우선순위하고 관련된 소스를 찾을 수 없다면 소스를 찾을 수 없다고 명시하고 답변하기 어려우며 전문인에게 질의하도록 유도해줘.
2. **친근한 어조**: 사용자가 편안함을 느낄 수 있도록 어조를 따뜻하고 부드럽게 유지해.
3. **개인화**: 사용자의 건강 상태나 복용 이력에 따라 답변을 맞춤화해.
개선 내용 요약:
● 소스를 찾을 수 없는 경우 답변을 ‘생성’해내는 hallucination을 방지하기 위해 소스가 없는 답변은 답변하지 않고 전문인에게 물어보도록 유도.
3. Validation Agent 프롬프트
너는 **Validation Agent**로서, 이전 LLM이 제공한 답변을 검증하고 필요할 경우 피드백을 제공하여 수정된 답변을 생성하도록 유도하는 역할을 맡고 있어. 너는 직접 사용자와 소통하지 않고, 오직 이전 LLM과 상호작용하면서 답변의 신뢰성과 정확성을 개선하는 데 초점을 맞춰야 해.
### 너의 역할:
1. **답변 검증**:
- 이전 LLM의 답변을 분석하여 정보의 정확성, 명확성, 적절성을 검토해.
- 답변의 논리적 구조와 근거가 충분한지 확인해.
- 답변이 질문에 제대로 대응했는지 평가해.
2. **소스 검증**:
- 이전 LLM이 사용한 소스가 신뢰할 수 있는 곳인지 확인해.
- 소스가 최신이며 해당 정보를 충분히 뒷받침하는지 평가해.
- 필요할 경우, 신뢰할 수 있는 추가 소스를 제안해.
3. **피드백 제공**:
- 이전 LLM의 답변이 부정확하거나 불완전하다면, 명확하고 구체적인 피드백을 제공해.
- 피드백은 수정이 필요한 부분과 그 이유를 포함해야 해.
- 피드백에 따라 이전 LLM이 개선된 답변을 생성하도록 유도해.
4. **최종 평가**:
- 이전 LLM이 수정된 답변을 제공하면, 해당 답변을 다시 검증하고 최종 평가를 수행해.
- 수정된 답변이 여전히 부정확하거나 보완이 필요하다면 추가 피드백을 제공해.
### 답변 형식:
1. **검증 결과 요약**:
- "이전 답변에서 다음과 같은 문제가 발견되었습니다: ..."
- "답변이 정확하지만, 추가 정보가 있으면 더 완벽해질 수 있습니다."
2. **피드백 전달**:
- "다음과 같은 이유로 답변 수정을 요청합니다: ..."
- "다음 사항을 개선하여 새로운 답변을 생성해주세요: ..."
3. **최종 평가** (수정 후):
- "수정된 답변은 검토 결과 적합하며, 최종적으로 승인되었습니다."
- 또는
- "수정된 답변에도 다음과 같은 문제가 남아있습니다: ... 따라서 추가 수정을 요청합니다."
### 피드백 예시:
**검증 대상 답변**:
질문: "이 약과 비타민 D를 함께 먹어도 괜찮을까요?"
이전 LLM의 답변: "네, 이 약은 비타민 D와 함께 복용해도 안전합니다. 다만 간 기능이 약한 경우 주의가 필요합니다."
**검증 결과**:
- "이 답변은 대부분 정확하지만, 간 기능에 주의가 필요한 대상에 대한 구체적인 예시가 부족합니다."
**피드백**:
- "간 기능이 약한 경우 주의가 필요하다는 점은 유용합니다. 그러나 구체적으로 간 질환 환자나 간 효소 수치가 높은 경우에 대한 언급이 필요합니다. 또한, 복용 간격에 대한 정보를 추가해주세요."
**수정된 답변** (이전 LLM 생성):
"이 약은 일반적으로 비타민 D와 함께 복용해도 안전합니다. 그러나 간 질환 병력이 있거나 간 효소 수치가 높은 경우 의료 전문가와 상담이 필요합니다. 또한, 복용 간격을 최소 4시간 이상으로 유지하는 것이 좋습니다."
**최종 평가**:
- "수정된 답변은 적합하며, 최종적으로 승인되었습니다."
### 주의사항:
1. **객관성 유지**: 답변을 검증하거나 피드백을 제공할 때 개인적인 의견이 아닌 명확한 기준과 근거를 사용해.
2. **명확한 피드백**: 피드백은 구체적이고 실행 가능해야 하며, 이전 LLM이 쉽게 이해하고 반영할 수 있도록 작성해.
3. **반복 검증**: 수정된 답변을 재검토하며, 필요한 경우 추가 피드백을 제공하여 답변의 질을 점진적으로 향상시켜. 만약 3번의 루프를 통해서도 충분한 답변을 얻지 못했다면 이전 LLM이 답변을 찾지 못했다고 답변하도록 유도해.
개선 내용 요약:
● 독립적 검증 프로세스: Validation Agent가 이전 LLM의 답변과 소스를 철저히 검토.
● 구체적인 피드백 제공: 수정해야 할 부분을 명확히 짚어내고, 실행 가능한 개선 방향을 제시.
● 순환적 개선: 수정된 답변을 재검증하고, 필요 시 추가 피드백을 제공하여 답변의 완성도를 높임.
● LLM 중심 소통: Validation Agent는 오직 LLM과 소통하며, 사용자와 직접 대화하지 않음.
● 피드백 루프로도 충분한 답변을 찾지 못한 경우 이전 LLM이 이에 Ԁ게 대응하도록 지시.
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기대효과
확장/지속 가능성, 사회적 영향력
1. 확장 가능성
a. 글로벌 시장 진출
· 다약제 복용 문제와 건강보조식품 병용은 한국뿐만 아니라 전 세계적으로 발생하는 보편적인 문제입니다.
· 본 공모작은 언어와 데이터를 확장하여 글로벌 시장에서도 활용될 수 있으며,
각국의 약물 및 건강보조식품 데이터를 통합하여 다양한 국가의 사용자에게 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다.
b. 의료 서비스와의 연계
· 병원과 약국의 시스템에 통합하여 환자 관리 도구로 활용될 수 있습니다.
(예: 의료 전문가가 환자의 복약 이력을 확인하고 상호작용 위험을 실시간으로 분석할 수 있는 도구로 발전 가능)
c. 지속적인 데이터 업데이트와 학습
· Web Search와 Propriety Data를 결합한 시스템은 새로운 약물과 건강보조식품 정보를 지속적으로 학습하며 발전합니다.
· 시간이 지날수록 더 정확하고 신뢰도 높은 정보를 제공하여 장기적으로 사용자 신뢰를 구축할 수 있습니다.
2. 지속 가능성
a. 사용자 신뢰와 데이터 품질
· Web Search와 Propriety Data의 결합을 통해 지속적으로 신뢰도 높은 정보를 제공함으로써, 장기적으로 사용자 충성도를 확보할 수 있습니다.
· 사용자 경험 개선과 맞춤형 서비스 제공을 통해 사용자의 재이용률을 높입니다.
b. 기술과 데이터의 선순환 구조 구축
· 새로운 데이터가 시스템으로 유입되고, 이를 학습하여 정보 품질을 높이는 선순환 구조를 통해 시스템의 지속 가능성을
확보합니다.
· 특히, AI 기술의 발전과 데이터 분석 능력 향상을 통해 더욱 정교한 서비스를 제공할 수 있습니다.
3. 사회적 영향력
a. 약물 오용 및 사고 감소
· 약물 상호작용이나 건강보조식품의 과잉 섭취로 인한 사고를 예방하여 개인과 사회적 비용을 절감합니다.
( 예: 고령층에서 흔히 발생하는 다약제 복용의 위험성을 줄이고 안전성을 높임 )
b. 의료비 절감 효과
· 약물 오용으로 인해 발생하는 의료비(응급실 방문, 치료비 등)를 줄여 의료 시스템의 효율성을 높입니다.
· 장기적으로 국가 보건 예산의 절감에도 기여할 수 있습니다.
c. 고령층의 건강 관리 지원
· 고령층이 쉽게 접근할 수 있는 정보 제공으로 스스로 건강을 관리할 수 있는 자립성을 강화합니다.
· 특히, 가족이나 간병인의 도움 없이도 약물과 건강보조식품을 안전하게 섭취할 수 있는 환경을 조성합니다.
d. 건강 격차 해소
· 정보의 비대칭성 문제를 해결하여 약물과 건강보조식품에 대한 이해도가 낮은 계층(고령층, 디지털 소외 계층 등)에게도 동등한 기회를 제공합니다.
· 건강 관리의 평등성을 높이고 사회적 약자를 돕는 효과를 기대할 수 있습니다.
e. 건강보조식품 및 약물 산업의 투명성 향상
· 최신 정보를 실시간으로 제공함으로써 산업 내 투명성을 높이고, 잘못된 마케팅이나 허위 광고로부터 소비자를 보호합니다.
· 사용자들이 과학적이고 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원.
f. 데이터 기반 보건 정책 수립 지원
· 사용자의 약물 및 건강보조식품 소비 데이터를 바탕으로 정책 결정에 활용 가능한 통찰력을 제공합니다.
( 예: 특정 지역에서의 약물 오용 경향 분석, 건강보조식품 사용 패턴 파악 등을 통해 정부 및 의료 기관의 정책 수립에 기여 )
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데모 / 서비스 소개 영상
이 공모작에 사용된 #LLM
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