AI 기반 의료 챗봇 MediBot 개발: 인간 중심의 의료 대화 구현

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 개발자 (LLM, RAG 기술 활용)
• 의료 전문가 (의료 정보 접근성 향상)
• 오픈소스 기여자 (의료 AI 툴 개발 참여)
• 난이도: 중급 (LLM 및 RAG 기술 이해 필요)

핵심 요약

• RAG 기반 설계 : curated medical datasets를 기반으로 한 정확한 답변 제공
• LLM 유연성 : Ollama를 통한 로컬/클라우드 기반 모델 호환 (OpenAI, Gemini 등 지원)
• 오픈소스 공개 : https://github.com/Asvix-04/Medibot-AI에서 코드 및 데모 확인 가능

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의: 기존 의료 챗봇의 한계

• 기존 AI 의료 챗봇은 FAQ bot 수준의 반응만 제공, 의료 용어 해석 및 상황적 대화 부족
• 사용자 경험 향상 필요성 제기 (예: "두통"과 "구글" 동시 언급 시 자연스러운 대화 유도)

2. MediBot의 핵심 기능

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 의료 데이터 기반의 정확한 답변 생성
• Ollama + LLM 호환성 : 로컬/클라우드 기반 모델 사용 가능 (OpenAI, Gemini 등 지원)
• UI/API 커스터마이징 : 웹/모바일 대응, 빠른 배포 및 사용자 상호작용 지원
• 맥락 기억 기능 : 이전 대화 내용 기억 (예: "두 번째 질문 시 이전 내용 참조")
• 보안 중심 설계 : 사용자 데이터 클라우드 저장 방지 (프라이버시 우선 로직)

3. 개발 동기 및 목표

• 의료 AI의 신뢰성 문제 해결 : ChatGPT 등 기존 모델의 의료 질문 처리 한계 지적
• 투명성 및 목적 기반 설계 : 의료 전문가와 사용자 모두를 위한 정확한 정보 제공
• 오픈소스 공개 목적 : 의료 정보 접근성 향상 및 공동 개발 유도

결론

• 의료 AI 개발 시 핵심 고려사항: RAG 기반 데이터 정확성, 보안 프라이버시, 사용자 친화적 UI 설계
• 실무 적용 팁: Ollama 활용으로 모델 유연성 확보, GitHub 저장소를 통한 공동 개발 참여 유도
• 최종 목표: 의료 대화에서 명확성, 맥락, 공감을 동시에 달성하는 인공지능 기반 챗봇 구현