프로젝트 개요
목표: 65세 이상 당뇨 노인 환자들을 위한 음성인식 및 AI 기반 건강관리 솔루션 개발. 디지털 격차를 해소하고 의료비용 절감 및 관리 효율화를 도모.
개발 환경:
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프로그래밍 언어: Python 기반 데이터 분석 및 컴퓨터 비전 구현
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웹 기술: Streamlit, HTML 활용 대시보드 구성
팀 구성: 5명
사용 툴: Python, Streamlit, MS Office(PowerPoint), Figma, Adobe Premiere
목차
1. 프로젝트 소개
본 프로젝트는 전국 65세 이상 당뇨병 환자의 관리 어려움을 해결하기 위해 음성인식 기반 건강관리 솔루션을 제공합니다. 약 190만 명의 노인 당뇨 환자 중 높은 인지율(76.4%)에도 불구하고 낮은 조절률(28.3%)을 보이는 현실을 개선하고자 합니다. 이를 통해 디지털 격차를 줄이고, 의료비용 절감 및 관리 효율화를 달성하고자 합니다.
핵심 기능:
1.
음성인식 기반 건강 정보 수집: 혈당 측정 알림, 식사 및 혈당 데이터 기록.
2.
맞춤형 건강 데이터 관리: 통합 건강 정보 제공 및 인근 의료기관 정보 안내.
3.
위험군 자동 분류 및 내원 안내: 건강 데이터 기반 위험군 분류 및 의료 접근성 향상.
기대 효과:
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의료비 절감 및 의료진 업무 효율성 증대.
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노인 환자의 건강관리 편의성 향상 및 디지털 격차 해소.
발표자료
2. 주요 역할
1.
YOLOv5 기반 컴퓨터 비전 모델을 활용하여 혈당계 디지털 숫자 이미지 인식 및 데이터 도출.
2.
프로젝트 초기 PPT 초안 제작 및 디자인 구성.
3.
문제 현황 분석과 고객 요구사항 도출을 통해 프로젝트 방향 설정.
4.
데이터셋 수집, 탐색, 품질 평가 및 모델 학습에 필요한 데이터 준비.
5.
개인정보 보호법 및 의료 관련 법규 준수 사항 분석.
6.
경쟁력 있는 솔루션 전략 수립 및 기대효과 정리.
3. 획득 역량
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데이터 분석 및 모델링 능력
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Python과 YOLOv5를 활용한 데이터 처리 및 AI 모델 개발 경험.
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데이터 품질 평가 및 전처리를 통해 분석 결과의 신뢰도를 높이는 기술 습득.
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데이터 시각화 및 커뮤니케이션 역량
◦
Streamlit을 활용한 분석 결과 시각화 및 대시보드 설계.
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데이터 기반 스토리텔링과 보고서 작성 능력 강화.
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문제 해결 및 고객 중심 분석
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데이터 분석을 통해 사용자 니즈를 정확히 반영하는 솔루션 설계 경험.
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실제 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 접근법 익힘.
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프로젝트 관리 및 협업 능력
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다양한 데이터 분석 작업과 팀원 간 협업을 통해 효율적인 프로젝트 수행 경험.
◦
제한된 시간 내 데이터 중심의 목표를 성공적으로 달성.
