2. research AI 챗봇
개념 사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답이나 각종 연관 정보를 제공하는
인공지능(AI) 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어
질의 응답형 인공지능 상담형
유형
대화방식
정보제공
정보획득
단방향 정보전달 : 사용자 질문에 대한 답변만 가능 쌍방향 정보교류: 챗봇이 주도적으로 사용자와의
질문-답변과정 반복하여 부족한 정보 보완
포괄적 정보제공 : 일반적인 정보만 제공,
자신에게 맞는 정보인지 스스로 판단 필요
맞춤형 정보제공 : 대화를 통해 사용자 정보 인식,
적합한 정보 제공
사용자가 질문 주도 : 사용자는 정보를 얻기 위해
스스로 질문을 만들고 답변을 찾는 과정 반복
대화를 통한 전문가의 도움 : 지식이 없는 사용자도
챗봇의 가이드에 따라 원하는 정보에 빠르게 접근
3. research AI 챗봇
챗봇 기술 요소
인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 실현
주로 통계적인 기법을 통해 학습
머신 러닝의 한 분야. 데이터 군집, 분류에 활용
인간이 발견하지 못하는 인사이트 발견
인공지능
머신러닝
딥러닝
4. research AI 챗봇
챗봇 기술 요소
기계에 의하여 도형, 문자, 음성 등 식별
정보검색, 질의응답, 시스템 자동번역, 통역
컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고 논리적 추론까지
비정형 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보 찾는 기술
가상공간에서 현실의 상황을 정보화해 사용자 중심의 지능화된 서비스 제공
패턴인식
자연어처리
시멘틱 웹
텍스트 마이닝
상황인식컴퓨팅
6. research AI 챗봇
① 시간절약, 사용자 경험 개선, 접근성 제고 가능
인터넷이 접속되며 시간과 장소에 제약 없이 서비스 이용이 가능하기 때문에 대기 시간이나 방문시간 절약
② 디지털 서비스·기기의 이용환경(혹은 사용자 경험) 개선
추가적인 앱이나 프로그램 설치 없이 온·오프라인(O2O)서비스 이용이 가능하고, 사물인터넷 통제 가능
③ 정보역량(digital literacy)에 관계없이 원하는 결과 획득
일상적인 대화 방식으로 쉽게 접근하여 정보 수집 가능
테크노스트레스 및 테크노포비아에서 벗어나게 해줌
새로운 앱을 다운로드 받거나 기능을 학습할 필요가 없어
사용자의 디지털 피로감(Difgital Fatique)을 해소
유용성
출처 : 국회입법조사처(2018), “챗봇(chatbot)의 현황과 향후 과제”, 정준화, 재정리.
7. research AI 챗봇
선호 이유
답변의 즉시성
사람과의 대화에 대한 부담
더 나은 정보수집
멀티태스킹
대화컨트롤
효율성
79
22
29
46
51
29
출처 : TECH M, “챗봇, 새로운 인터페이스의 부상”, 2017.11.13
8. research AI 챗봇
포털, 블로그 등에서 생산된 48만여건의 AI 관련 키워드를 분석한 결과
-대화로 소통하는 ‘상호작용’
-내 취향과 욕구를 파악하는 ‘이해’
-감성을 나누는 ‘교감’
3가지 측면에 대해 기대감이 큰 것으로 나타남
선호 이유
사람들은 AI를 기술로 보기보다
소통과 교감의 대상으로 인식하는 경향이 짙다.
9. research AI 챗봇
챗봇 서비스 발전 상황
패턴 매칭, 키워드 추출
학습내용 질의응답
검색을 통한 결과 제공
챗봇
지능형
비서
딥러닝, 머신러닝, 자연어처리
사용자의 패턴/ 상황 고려한 맞춤형 서비스
간단한 업무 처리
감정인지기술
데이터 정형화 기술
감정 교류를 통한 서비스 및
각종 서비스에 대한 선제적 대응
감정비서
사용자의 마음까지 읽는 서비스 제공하며
제공 방식 또한 텍스트/음성에 국한되지 않고 다양화
10. research AI 챗봇
글로벌 시장조사업체 가트너는 인간과 AI가 친구처럼 적극적으로 교감하는 시점을 2022년으로 전망
고령화 시대 노인 자립, 정서적 문제를 겪는 환자 치료 등에
감정교류 능력을 발달시키는 조력자로서 AI 역할에 거는 업계의 기대감이 크다.
로버타 코자 가트너 책임연구원
“상황에 맞게 반응할 수 있도록 감정과 기분을 파악ㆍ분석ㆍ처리하는 기술 개발이 활발하다”
“향후 AI 시장에선 감성 AI 시스템과 감성 컴퓨팅 능력을 통합하는 역량이 생존 향방을 가를 것”
챗봇 서비스 발전 상황
14. research AI 챗봇
활용사례 국내
삼성의료재단
강북삼성병원
고려대학교의료원
서울의료원
서울아산병원
베스티안
메디클러스터병원
카카오톡 기반 챗봇
앱 기반 챗봇
카카오톡, 페이스북
기반 챗봇
안내로봇 기반 챗봇
건강검진프로그램, 진료예약, 결제안내
AI가 의료진에게 환자 성별 나이별 항생제 추천
진료예약, 만성질환관리, 복약관리 안내
안내로봇 기반, 상담설문 서비스
15. research AI 챗봇
활용사례 -고대안암병원 국내
와이즈넛과 함께 '대화형 의료문진 챗봇'을 개발 중
만성질환이 있는 환자는 몇 달에 한 번 정도 병원을 방문
담당의사는 환자가 어떻게 생활했는지 알기 매우 어려움
환자에게 생활에 대해 질문해도 구체적 답변을 듣기 쉽지 않음
챗봇이 환자의 일상에 말을 걸고, 환자가 응답하게 하기
챗봇에서 이뤄진 환자의 답은 의사에게도 전달
환자의 데이터가 쌓여 의사는 환자에 대한 정확한 정보를 파악하게 되고, 정확한 처방이 가능
17. research AI 챗봇
활용사례-하티 국내
건강검진과 관련해 시간제약없이
빠르게 문의/답변
건강점진 예약
결과 누적 관리
건강상담
맞춤형 검진항목 설계
아직 진료예약이나 안내에 집중됨
18. research AI 챗봇
활용사례-워봇 우울증 환자의 친구
자연어 처리 기능을 갖춘 워봇은 환자와 채팅을 통해
환자의 심리추적, 심리패턴 분석, 심리상태 개선, 인지행동
테라피 서비스 제공
전문지식, 상담내역 등을 활용하여 상담을 진행
환자와의 채팅 결과 상태가 심각한 경우 실제 치료사에게
도움 요청
구체적 행동요법으로 자학적 사고에 대처하도록 도와
워봇과 대화한 우울증 환자 “더 가볍고 편안한 마음 들게 해”
28. 15명의 의사와 CT , MRI 스캔 이미지를 분석해 뇌종양 진단을 내리는 대결
> 87% : 66% 의 정확도로 승리
뇌 혈종 확장 진단을 위한 30가지 질문에 대답하는 대결
> 83% ; 63% 정확도로 승리
research
AI진료-바이오마인드 인공지능로봇
인공지능 로봇이 의사시험 최소 통과 점수보다 100점 높게 통과
30초만에 의료 영상 분석 >오진 발생률 감소, 정확도 20% 향상
AI 진료
