스토리
[Trend Check] 의약품의 정보를 쉽게 알려주는 사이트와 챗봇
의약품을 직접 소비하는 일반인들이 의약품의 정보를 획득할 수 있는 경로를 모르거나 알더라도 검증되지 않은 비전문적 창구를 통해 의약품의 정보를 얻고 있다. 현재 의약품 정보를 제공하는 데이터베이스 시장은 장문의 의약품 정보를 제공하고 있으며, 전문 지식이 부족한 일반인의 입장에서는 이해하기 어려울 수 밖에 없다.
'화이자' 정보 검색 결과
이에 서강대학교 컴퓨터공학전공 구명완 교수 연구팀은 사용자 친화적이며 검증된 정보를 제공하는 의약품 정보 획득 사이트와 챗봇을 개발하였다. 연구팀은 접근성이 높은 챗봇과 원스글로벌의 가공된 의약품 정보를 활용하여 의료수요자가 의약품 정보에 보다 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 하는 방법을 제공한다.
연구팀이 이용한 기술은 자연어 생성 기술이다.
자연어 생성 기술
(Natural Language Generation, NLG)로, 조직화된 정보를 이해하여 인간이 알아들을 수 있는 언어의 형태로 바꾸어 말해주는 기술을 의미한다. 의약품과 같이 정보의 양이 복잡하고 생소한 경우, 일반인이 그 정보 자체에 접근이 가능하더라도 그것을 이해하기에는 어려움이 따를 수 있다. 자연어 생성 기술은 사용자가 원하는 정보의 형태에 맞게 일상에서 사용하는 언어의 형태로 정보를 제공한다. 의약품 관련 정보를 조회하고 챗봇으로 의료 관련 정보를 상담하는 것이 이에 해당한다.
심층신경망 (DNN) 기술을 이용한 자연언어생성 모델
심층 신경망은 비교적 상호관계성이 없어 보이는 정보의 관계를 학습할 수 있다. 딥 러닝(deep learning)의 핵심 모델로 활용되고 있다. 심층 신경망은 알고리즘에 따라 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network), 심층 오토 인코더(deep autoencoder) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 합성 곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 시계열 데이터 처리를 위한 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network) 등이 있다.
이는 의약품 데이터베이스를 참조하여 위의 사진과 같은 대화 상황에서 상황에 맞는 자연어 문장을 생성하며, 범용적이고 자연스러운 문장 생성에 강점을 보인다.
㈜ 원스글로벌은 해당 기술을 이전 희망하였으며, 서강대학교 산학협력단과 2019년 10월 ‘ConnetDI, 환자와의 의약품정보 자연어 생성 노하우(Know-How) 기술’이전 계약을 체결하였다.
원스글로벌은 연구팀이 개발한 사용자의 질의를 파악하여 적합한 답변을 제공하는 대화시스템인 SLU, DM, NLG를 이용하여 의약품정보 챗봇을 제작할 수 있었다.
㈜ 원스글로벌의 의약품 상담 챗봇 대화창
해당 챗봇은 사용자의 발화에 대한 언어 이해 모듈을 통해 비교적 정확한 응답 기능을 제공한다. 또한 카카오톡 플랫폼과 연동되어 성분, 부작용, 효능을 검색하고 각각을 포함하는 약을 검색할 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 소비자들이 의약품 정보 소비에 보다 친밀하게 다가가도록 하여 환자의 안전을 증진할 수 있을 것이다. 이에 더하여 부진했던 국내 디지털 헬스케어 시장을 크게 성장시킬 수 있을 것으로 보인다.
