Sanjeevani: AI 기반 다국어 가상 의사 플랫폼

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 개발자: AI/ML 기술 적용 사례 분석 및 기술 스택 이해

- 의료 전문가: 디지털 헬스케어 접근성 개선 방안 탐구

- AI 기술 탐구자: 언어 처리 및 음성 합성 기술 실무 적용 예시

- 난이도: 중급 (AI 기술 적용 사례 중심)

핵심 요약

• 다국어 지원: Groq의 LLM과 Murf AI를 활용한 16개 언어 지원 (예: 힌디, 일본어, 독일어)
• 모듈화 기술: Text-to-Speech, Multilingual Translation, Voice Mapping 기능 통합
• 의료 접근성 혁신: 읽기/쓰기 불가 환자 대상 음성 기반 진단 및 시각 진단 (이미지 입력) 지원

섹션별 세부 요약

1. 플랫폼 개요

• AI 기반 진단: 음성, 텍스트, 이미지 입력을 처리하여 현실적인 진단 및 처방 제공
• 핵심 기술: Groq의 LLM (대규모 언어 모델) + Murf AI (음성/번역 처리)
• 사용 예시: 환자가 피부 발진 이미지를 업로드하면 LLM을 통해 시각 진단 수행

2. Murf AI 기능 구현

• 음성 합성: Groq 생성 결과를 Murf AI의 Text-to-Speech 모델로 현실적인 음성 변환
• 번역 처리: 진단 내용을 사전 선택된 언어로 자동 번역 (예: 영어 → 한국어)
• 언어별 음성 맞춤: Murf AI의 Voice ID를 활용한 언어별 음성 톤 조정 (예: 일본어 → 남성 음성)

3. 의료 접근성 확대

• 농촌/원격 지역 지원: 글자 읽기 어려운 환자 대상 음성 기반 원어민 언어 지원
• 글로벌 사용 가능성: 인도, 이탈리아 등 16개 국가 언어 지원
• 이미지 진단 기능: 피부 상처/발진 이미지 입력을 통해 LLM 기반 시각 진단 제공

결론

• 실무 적용 팁: GitHub 저장소와 라이브 DEMO를 통해 기술 스택 (Groq + Murf AI) 검증 가능
• 핵심 기술 조합: LLM (진단 로직) + Text-to-Speech (사용자 피드백) + Multilingual Translation (글로벌 확장)
• 의료 AI 개발 시 고려사항: 언어 처리 모듈 분리, 음성 인식 정확도 테스트, 이미지 분석 LLM의 적절한 파라미터 조정