프로젝트 제목

당신의 심장건강 비서, 콩콩

(1) 프로젝트 소개

팀원

<인공지능 연합동아리 프로메테우스 15팀>
김형선 (Team Leader & AI Model Engineer)
유동균 (AI Model Engineer)
박찬영 (Promt Engineer)
이강룡 (Full-Stack Developer)
손채원 (Designer)

개발 기간

24.03.09 - 25.08.02

개요

언제 찾아올 지 모르는 부정맥을 가정에서 진단하기 위한 헬스케어 애플리케이션에 Ai Agent 기능을 도입해 ECG 측정을 통한 부정맥 예측, 심혈관계 의료 지식 질의응답, 병원위치 추천
등의 기능을 AI 챗봇 콩콩이와 대화형으로 제공받을 수 있는 애플리케이션

목표

1. 프롬프트 엔지니어링과 RAG 검색에 기반한 환자의 증상이나 질병 관련 질문에 대한 신뢰성 있는 답변을 제공

• Gemini-2.5-flash api에 AIHub의 방대한 '의료질의응답' 데이터를 결합한 신뢰성 있는 답변 생성
• 프롬프트 엔지니어링을 통해 정해진 format안에서 답변하도록 규율하고 의학 지식에 특화돼 있는 의료 질의응답 전문 챗봇 구축

2. 기존 ECG 데이터를 바탕으로 LSTM-CNN 부정맥 예측 모델을 학습하고 아두이노 기기로 실제 ECG 데이터를 측정해 실전에서의 적용 가능성을 확인

• LSTM-CNN 모델을 활용해 심장 의학에서의 딥러닝 적용 가능성을 탐구. => Precision 89.8%, Recall 92.6 의 성능을 보여 실전에서도 충분히 적용 가능함을 확인
• 단순 모델 구축을 넘어 AD8232를 통해 실제 데이터를 관측하고

3. ECG 데이터 필터링 과정을 통한 생체신호 데이터에 대한 보다 깊은 이해

• Bandpass filter와 Notch 필터를 활용해 전력선 잡음, 미세한 떨림과 같은 ECG 측정 데이터에 섞인 노이즈를 제거하는 과정을 통해 생체신호 데이터의 전처리 과정을 이해

4. 실제 환경에서 적용 가능한 시스템 아키텍처 구축

• Node.js의 메인 서버를 기반으로 fastapi를 활용해 각 AI모델의 서버를 분리하고 ngrok을 통한 데이터 전송 환경을 구축해 협업과정에서 안정적인 시스템 아키텍처 환경을 구축

5. 사용자 친화적 인터페이스를 사용한 친숙

• 콩콩이라는 AI 비서 캐릭터의 이름에 맞춰 통통 뛰는 듯한 인트로 모션과 사용자들이 접근하기 쉬운 UI를 사용함으로써 딱딱할 수 있는 헬스케어 앱에 대한 부드러운 이미지 확보

(2) 기술 스택

(3) 데이터 수집

Arrythmia Prediction Dataset

• Kaggle, ECG Heartbeat Categorization Dataset https://www.kaggle.com/datasets/shayanfazeli/heartbeat/data?select=ptbdb_abnormal.csv

Healthcare chatbot Dataset

• AIHub, 초거대 AI 헬스케어 질의응답 데이터 https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=71762

Hospital location Dataset

• 보건의료빅데이터개방시스템, 전국 병의원 및 약국 현황 https://opendata.hira.or.kr/op/opc/selectOpenData.do?sno=11925&publDataTpCd=&searchCnd=ttl&searchWrd=%EC%A0%84%EA%B5%25

(4) 프로젝트 진행 과정

<노션 링크>
https://www.notion.so/ai-prometheus/15-1ad8a75b869a80d69092f73c564362fc
<시스템 아키텍처>