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생활 속 AI 활용
질병청·심평원 보건의료 데이터 및 식약처·농식품부 식품 영양 데이터 통합 기반 한식 온톨로지 만성콩팥병 식이 영양 AI 분석 및 추천 서비스
분산된 심평원의 의료·병원 정보, 식약처·농산청 식품영양 공공데이터와 한식 온톨로지 기반 AI 기술을 융합하여 만든 만성콩팥병 환자를 위한 AI 서비스
🤖 활용 AI 도구
Gemini(웹개발), ChatGPT(데이터처리 및 콘텐츠개발), Supabase VectorDB(RAG), Neo4j(온톨로지), Figma(디자인), Copilot(문서 처리), NotebookLM(콘텐츠개발)
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
콩팥은 한번 나빠지면 좋아지지 않고, 음식만 잘 못 먹어도 요독 현상으로 생명에 지장이 생길 수 있는 질환입니다. 약 500만명에 달하는 당뇨병의 절반이 콩팥병으로 진행되고, 콩팥병 환자도 세계 7대 질병인만큼 상당히 많은 가운데 중증환자인 약 13만명에 달하는 만성콩팥병 환자는 약 10년간 투석을 하다가 장기 이식을 기다려야 하는 연명 치료를 하는 국가적 비용도 상당하므로 예방이 절실한 질병입니다.
그러한 만성콩팥병 환자와 간병인은 매 끼니마다 "이거 먹어도 안전할까?"하고 나트륨·칼륨·인·당 수치를 일일이 검색하고 계산해야 하는 반복적이고 소모적인 과정을 겪습니다. 특히 국물 요리와 장류 비중이 높은 한국 식문화 속에서 환자가 외식이나 평소 식단을 마주할 때마다 제한 영양소를 판단하기란 매우 어렵습니다. 또한, 질병 관리에 필요한 보건 가이드라인, 전문 병원 및 의료 이용 정보, 신장 질환 연구 자료와 복지 혜택 정보를 각각 다른 기관의 사이트에서 따로 찾아봐야 하는 심층적인 정보 단절을 겪습니다.
이를 해결하기 위해 AI를 활용해 구축한 디지털 헬스케어 서비스 케어키드니는 환자가 스마트폰으로 먹고자 하는 음식 사진을 촬영하거나 검색을 하면 AI가 영양 수치를 분석하여 해당 음식을 섭취할 수 있는지 판단하고, 저나트륨·저칼륨·저인·저당 조건을 충족하는 대체식품 및 대체 레시피를 추천하는 것은 물론, 질병청·심평원 등에 분산된 만성콩팥병 전문 병원, 의료 연구, 복지 지원 정보까지 한곳에서 통합 연계하여 제공하는 환경을 구현하기 위해 AI를 도입했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
질병관리청의 질환 가이드, 건강보험심사평가원의 병원 및 의료 이용 정보, 식약처·농촌진흥청의 식품영양 데이터 등 여러 정부 기관에 분산되어 있던 핵심 보건·의료·식품 데이터를 통합 연계했으며, 목적에 최적화된 다양한 AI 및 개발·협업 도구를 체계적으로 융합했습니다.
정부 데이터 통합 및 콘텐츠 개발: ChatGPT를 활용해 분산·수집된 대규모 공공 보건 및 영양 데이터를 정제하고, NotebookLM을 통해 만성질환 식이 가이드 및 의료·복지 연계 콘텐츠를 체계적으로 개발했습니다.
온톨로지 구축 및 RAG 구현: Neo4j를 이용해 한식 특유의 식재료 종류, 맛, 식감 등의 속성을 담은 한식 온톨로지 및 대사질환(만성콩팥병·당뇨·고혈압) 지식그래프를 구축하였으며, Supabase VectorDB 기반의 RAG 파이프라인을 연동하여 정확도 높은 검색 및 추천 시스템을 완성했습니다.
서비스 구현 및 디자인·문서 처리: Gemini를 활용하여 웹 플랫폼(care-kidney.com)을 개발 및 구현하였고, Figma로 사용자 인터페이스(UI/UX)를 설계했으며, Copilot을 통해 프로젝트 문서 처리를 효율화했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
식단 관리 및 의료·복지 접근성 극대화: 환자들이 감에 의존하거나 분산된 사이트를 일일이 방문하던 방식에서 벗어나, 공공 데이터 기반의 객관적인 영양 수치 분석, 대안 메뉴, 전문 병원 및 복지 정보를 단일 플랫폼에서 즉시 확인하고 실천할 수 있게 되었습니다.
국가 의료비 및 사회적 비용 절감: 만성콩팥병 투석 환자가 늘어나고 있는 2030대 및 중년층 대상으로 식이 요법, K-medifood 홍보, 편리한 투석 병원 인공신장실 안내로 만성질환 관리 관점에서의 공공 보건 향상에 기여합니다.
2030 대상으로 귀엽고 젊은 감성의 콘텐츠를 SNS로 홍보하여 디지털 헬스케어의 장점인 "예방"에 중점을 둔 정보 서비스 환경 조성: 케어키드니 서비스 care-kidney.com을 통해 전문적인 영양 분석과 보건의료 정보를 누구나 손쉽게 이용할 수 있습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
단순한 텍스트 기반 검색을 넘어, 한식 온톨로지(한식 특유의 식재료 종류, 맛, 식감 등 데이터)를 구축하고, 만성 콩팥병·당뇨·고혈압 등 대사질환 온톨로지를 다중으로 적용한 점이 핵심 개선 포인트입니다. 특히, 대형 언어모델이 사용자에게 답변을 출력하기 전에 온톨로지 엔진을 거치도록 설계하여 답변의 정확도가 개선되는 것을 검증했습니다. 이를 통해 환각(Hallucination) 현상을 방지하고, 질환별 영양 제한 기준에 정확히 부합하는 저나트륨·저칼륨·저인·저당 분석 결과와 대체 레시피, 맞춤형 의료·복지 정보가 도출되도록 성능을 고도화했습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
농산청과 식약처의 식품 영양 공공데이터 융합을 통해 구축한 '한식 온톨로지' 구축 과정과 연구 논문 결과를 2027년 1월 공개하여 AI 답변의 정확도를 높인 방법론을 제공할 예정입니다. 본 프로젝트는 타 연구자나 개발자들도 공공 보건·의료 데이터와 온톨로지, 학술 자료를 결합하여 고정밀 의료·건강 AI 서비스를 구축할 수 있는 표준화된 레퍼런스가 됩니다.
콩팥은 한번 나빠지면 좋아지지 않고, 음식만 잘 못 먹어도 요독 현상으로 생명에 지장이 생길 수 있는 질환입니다. 약 500만명에 달하는 당뇨병의 절반이 콩팥병으로 진행되고, 콩팥병 환자도 세계 7대 질병인만큼 상당히 많은 가운데 중증환자인 약 13만명에 달하는 만성콩팥병 환자는 약 10년간 투석을 하다가 장기 이식을 기다려야 하는 연명 치료를 하는 국가적 비용도 상당하므로 예방이 절실한 질병입니다.
그러한 만성콩팥병 환자와 간병인은 매 끼니마다 "이거 먹어도 안전할까?"하고 나트륨·칼륨·인·당 수치를 일일이 검색하고 계산해야 하는 반복적이고 소모적인 과정을 겪습니다. 특히 국물 요리와 장류 비중이 높은 한국 식문화 속에서 환자가 외식이나 평소 식단을 마주할 때마다 제한 영양소를 판단하기란 매우 어렵습니다. 또한, 질병 관리에 필요한 보건 가이드라인, 전문 병원 및 의료 이용 정보, 신장 질환 연구 자료와 복지 혜택 정보를 각각 다른 기관의 사이트에서 따로 찾아봐야 하는 심층적인 정보 단절을 겪습니다.
이를 해결하기 위해 AI를 활용해 구축한 디지털 헬스케어 서비스 케어키드니는 환자가 스마트폰으로 먹고자 하는 음식 사진을 촬영하거나 검색을 하면 AI가 영양 수치를 분석하여 해당 음식을 섭취할 수 있는지 판단하고, 저나트륨·저칼륨·저인·저당 조건을 충족하는 대체식품 및 대체 레시피를 추천하는 것은 물론, 질병청·심평원 등에 분산된 만성콩팥병 전문 병원, 의료 연구, 복지 지원 정보까지 한곳에서 통합 연계하여 제공하는 환경을 구현하기 위해 AI를 도입했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
질병관리청의 질환 가이드, 건강보험심사평가원의 병원 및 의료 이용 정보, 식약처·농촌진흥청의 식품영양 데이터 등 여러 정부 기관에 분산되어 있던 핵심 보건·의료·식품 데이터를 통합 연계했으며, 목적에 최적화된 다양한 AI 및 개발·협업 도구를 체계적으로 융합했습니다.
정부 데이터 통합 및 콘텐츠 개발: ChatGPT를 활용해 분산·수집된 대규모 공공 보건 및 영양 데이터를 정제하고, NotebookLM을 통해 만성질환 식이 가이드 및 의료·복지 연계 콘텐츠를 체계적으로 개발했습니다.
온톨로지 구축 및 RAG 구현: Neo4j를 이용해 한식 특유의 식재료 종류, 맛, 식감 등의 속성을 담은 한식 온톨로지 및 대사질환(만성콩팥병·당뇨·고혈압) 지식그래프를 구축하였으며, Supabase VectorDB 기반의 RAG 파이프라인을 연동하여 정확도 높은 검색 및 추천 시스템을 완성했습니다.
서비스 구현 및 디자인·문서 처리: Gemini를 활용하여 웹 플랫폼(care-kidney.com)을 개발 및 구현하였고, Figma로 사용자 인터페이스(UI/UX)를 설계했으며, Copilot을 통해 프로젝트 문서 처리를 효율화했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
식단 관리 및 의료·복지 접근성 극대화: 환자들이 감에 의존하거나 분산된 사이트를 일일이 방문하던 방식에서 벗어나, 공공 데이터 기반의 객관적인 영양 수치 분석, 대안 메뉴, 전문 병원 및 복지 정보를 단일 플랫폼에서 즉시 확인하고 실천할 수 있게 되었습니다.
국가 의료비 및 사회적 비용 절감: 만성콩팥병 투석 환자가 늘어나고 있는 2030대 및 중년층 대상으로 식이 요법, K-medifood 홍보, 편리한 투석 병원 인공신장실 안내로 만성질환 관리 관점에서의 공공 보건 향상에 기여합니다.
2030 대상으로 귀엽고 젊은 감성의 콘텐츠를 SNS로 홍보하여 디지털 헬스케어의 장점인 "예방"에 중점을 둔 정보 서비스 환경 조성: 케어키드니 서비스 care-kidney.com을 통해 전문적인 영양 분석과 보건의료 정보를 누구나 손쉽게 이용할 수 있습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
단순한 텍스트 기반 검색을 넘어, 한식 온톨로지(한식 특유의 식재료 종류, 맛, 식감 등 데이터)를 구축하고, 만성 콩팥병·당뇨·고혈압 등 대사질환 온톨로지를 다중으로 적용한 점이 핵심 개선 포인트입니다. 특히, 대형 언어모델이 사용자에게 답변을 출력하기 전에 온톨로지 엔진을 거치도록 설계하여 답변의 정확도가 개선되는 것을 검증했습니다. 이를 통해 환각(Hallucination) 현상을 방지하고, 질환별 영양 제한 기준에 정확히 부합하는 저나트륨·저칼륨·저인·저당 분석 결과와 대체 레시피, 맞춤형 의료·복지 정보가 도출되도록 성능을 고도화했습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
농산청과 식약처의 식품 영양 공공데이터 융합을 통해 구축한 '한식 온톨로지' 구축 과정과 연구 논문 결과를 2027년 1월 공개하여 AI 답변의 정확도를 높인 방법론을 제공할 예정입니다. 본 프로젝트는 타 연구자나 개발자들도 공공 보건·의료 데이터와 온톨로지, 학술 자료를 결합하여 고정밀 의료·건강 AI 서비스를 구축할 수 있는 표준화된 레퍼런스가 됩니다.
📎 첨부파일 (1)
📄 케어키드니_AI공모전_2026제출.mp4
