📖 상세내용

• 사용 대상 : 의료 진단 서비스가 필요한 누구나
• 문제 의식
  • 대한민국은 OECD 국가 중 환자 대비 의사 수가 적은 편에 속한다.
  • 인구대비 의사 수도 적지만, 지역간 의료 서비스 격차가 심각하다.
  • AI Chatbot 기술의 수요와 기술들이 점점 상승하고 있는 상황이지만, 의료 진단용 챗봇은 활성화 된 것이 없다.
• 솔루션
  • 의료 진단용 Chatbot을 만들어 1차적인 진단을 시간적, 공간적 제약 없이 제공한다.
  • 질병 및 의약품 데이터를 임베딩 하여 RAG 기법을 적용하여 의료 도메인에 특화된 모델 개발
  • 사용자가 질문한 답과 유사한 실제 의료 Q&A Data를 매칭하여 제공
• 참여인원: 4명

👨‍🏫프로젝트 발표 자료

• https://docs.google.com/presentation/d/1VAWMW29zGH43HogM_Bv9qL8_ValCfJkFxGu3rJhQkKM/edit?usp=sharing

🔗프로젝트 Git Hub Repositry

• https://github.com/jms0522/Medical-project

🛠️ 사용 기술 및 라이브러리

• PostgreSQL, ChromaDB, neo4j
• Docker, Airflow, ELK Stack
• Prometheus, Grafana
• RAG, LangChain
• Django, RabbitMQ, Celery
• 오픈소스 LLM 모델(Llama2, Solar)