" 네이버 지식인에 1년간 자신의 증상을 질문하는 건 수만 15만 건이 넘는다는 논문을 확인하였고,
Electronic patient message는 의학적 지식을 묻는 경우도 높다.
그럼에도 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능과 플랫폼에 대한 관심이 상대적으로 적다.
네이버 지식인의 질문 건수를 판단하건대 의료소비자들에게 의료 정보 적합한 의료 정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하여
소비자가 간단하게 또 편리하게 자신의 증상을 입력해 적절한 의료 정보 제공을 받을 수 있는 플랫폼을 구축하고자 한다.
이로써 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 많은 도움을 줄 수 있기를 기대한다. "
- patient message에 보조적으로 활용할 가능성이 높다.
- 불필요한 의료 리소스의 낭비를 줄일 수 있다.
- 병원 접근성이 떨어지는 취약 집단에게 chat bot을 통한 의료 형평성을 증대할 수 있다.
- 즉각적인 반응을 얻을 수 있어, 치료 순응도, 복용 순응도를 증대 시킬 수 있을 것이라 기대한다.
👭 팀명 : "/.bashrc"
🤷🏻♂️ 배민석 / 팀장
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mac os m2 (16, 512) * 2
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mac os m3 (16, 512) * 1
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Hardware: We utilized an A100 * 1 for training our model
- 냉무
- WBS
- 대략적인 일정과 todo 리스트를 기재.
- GitHub Project Page : medical project
- 프로젝트 과정에 모든 이슈과 loadmap 자세하게 기록.
- 데이터 셋의 질의응답은 실제 진료 환경과 매우 다를 수 있다.
- 환자에 대한 사전 정보가 없어 결과의 신뢰성이 떨어진다.
- 의료 AI의 오류에 대한 철저한 검증 해결이 필요하다.
- 결과에 대한 신뢰성이 부족하다.
- open source model로 기업용 api의 성능을 뽑아내기 매우 어렵다. (제한된 환경, 리소스)
- 의료 데이터는 개인 정보가 포함된 만큼 데이터를 구하기 매우 어렵다.
- 결과에 신뢰성을 줄 수 있는 장치가 필요하다. (적어도 5명의 전문가가 답변을 평가하는 등등 ..) + 이 부분은 더 많은 아이디어가 필요하다.
- LLM model hallucination 문제 (RAG 모델로 해결이 가능할 듯)
- RAG model을 사용한다면 어떠한 외부 데이터로 vector store를 만들어 참조하게 할 지에 대한 문제 ( 신뢰성 있는 데이터가 필요 )
- hugging face solar model https://huggingface.co/LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B
- ko_LLM leaderboard https://huggingface.co/spaces/upstage/open-ko-llm-leaderboard
- 한국빅데이터학회지 : 환자의 주관적 증상 텍스트에 관한 논문 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002772325
- Llama2 기반 korean model https://huggingface.co/squarelike/llama2-ko-medical-7b