스트리밋과 생성형 AI를 활용한 스마트 건강 평가 챗봇 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

- 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자: 건강 기술 분야에서 AI와 웹 앱을 결합한 애플리케이션 개발에 참고할 수 있음

- 난이도: 중급 (Streamlit, Generative AI 활용 경험 필요)

핵심 요약

• 스트리밋과 생성형 AI를 결합한 건강 평가 챗봇 개발
• 사용자와의 대화를 통해 실시간 건강 지표(BMI, WHTR 등)를 계산하고 AI 기반 맞춤형 건강 권장사항 제공
• Python, Pandas, NumPy, Streamlit, Generative AI 기반의 전체 기술 스택 활용
• 사용자 맞춤형 보고서 생성 및 재평가 기능으로 데이터 업데이트 가능

섹션별 세부 요약

1. 개발 목적 및 기능

• 사용자 맞춤형 건강 평가를 제공하며, BMI, WHTR, 칼로리 목표, 스트레스 관리 점수 등 실시간 건강 지표 계산
• AI 생성 추천사항을 통해 식단, 운동, 수면, 스트레스 관리 등 개인화된 건강 팁 제공
• 보기 좋은 웹 인터페이스를 통해 사용자와의 상호작용 및 보고서 내보내기 기능 지원

2. 기술 스택

• Python (핵심 로직, 건강 지표 계산)
• Streamlit (빠른 UI 개발 및 시각화)
• Generative AI (맞춤형 추천 생성)
• Pandas/NumPy (데이터 처리 및 수치 연산)

3. 주요 기능

• 대화형 UI: 건강 조언사와 대화하는 듯한 경험 제공
• 실시간 건강 메트릭: BMI, 칼로리, 수분 섭취량 등 다양한 지표 추적
• AI 추천: 사용자 맞춤형 식단, 운동, 수면 팁 생성
• 보고서 내보내기: 사용자가 생성한 보고서를 저장하거나 공유 가능
• 재평가 기능: 데이터 업데이트를 위해 챗봇 재시작 가능

4. 동작 원리

• 사용자가 건강 관련 질문에 답변 → 연령, 체중, 식단, 활동 수준, 수분 섭취, 수면 등 데이터 수집
• Python 백엔드가 BMI, WHTR, 칼로리 요구량, 수분 섭취 비율 계산
• LLM(대규모 언어 모델)이 개선 권장사항 생성
• Streamlit이 차트 및 메트릭을 포함한 시각적 보고서 렌더링

5. 향후 계획

• 모바일 지원 및 클라우드 배포
• 의료 전문가 모드 추가 (의료 정보 제공 기능)
• 혈당, 지질 프로필 등 복잡한 건강 지표 통합
• 사용자 계정 기반의 장기 추세 분석 구현

결론

• Streamlit과 Generative AI를 결합해 건강 평가 챗봇을 개발할 때, 데이터 처리, AI 추천, UI/UX 설계를 동시에 고려해야 함
• 사용자 맞춤형 건강 보고서 생성을 위해 Pandas/NumPy를 활용하고, LLM을 활용한 추천 시스템 구축이 핵심
• 향후 모바일 호환성 및 의료 전문가 모드 확장으로 의료 분야에서의 적용 가능성 증대