KR-20260060988-A - METHOD, APPARATUS AND PROGRAM FOR PROVIDING CHATBOT SERVICE BASED ON PATIENT PERSONA

Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법이 개시된다. 상기 방법은: 모의 환자 정보를 획득하는 단계; 상기 모의 환자 정보를 기초로 환자 페르소나 기반의 챗봇 모델을 설정하기 위한 설정 정보를 추출하는 단계; 상기 설정 정보를 기초로 사전 학습된 챗봇 모델에 입력할 프롬프트를 생성하는 단계; 상기 프롬프트가 입력된 챗봇 모델을 통해 사용자 입력에 대응하는 응답을 생성하는 단계; 및 상기 응답에 대한 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기초로 상기 챗봇 모델을 보정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Inventors

• 이종혁

Assignees

• 이종혁

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20250514

Priority Date

20241025

Claims (10)

1. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 모의 환자 정보를 획득하는 단계; 상기 모의 환자 정보를 기초로 환자 페르소나 기반의 챗봇 모델을 설정하기 위한 설정 정보를 추출하는 단계; 상기 설정 정보를 기초로 사전 학습된 챗봇 모델에 입력할 프롬프트를 생성하는 단계; 상기 프롬프트가 입력된 챗봇 모델을 통해 사용자 입력에 대응하는 응답을 생성하는 단계; 및 상기 응답에 대한 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기초로 상기 챗봇 모델을 보정하는 단계; 를 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
2. 제1 항에 있어서, 상기 방법은, 상기 사용자 입력 및 상기 챗봇 모델의 응답으로 구성된 대화 내용을 기록하는 단계; 및 상기 대화 내용을 상기 사용자 또는 평가자에게 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
3. 제1 항에 있어서, 상기 모의 환자 정보를 기초로 환자 페르소나 기반의 챗봇 모델을 설정하기 위한 설정 정보를 추출하는 단계는, 상기 모의 환자 정보로부터 연령, 성별, 주요 증상, 병력, 신체 진찰 정보 및 검사 결과 정보 중 적어도 하나를 포함하는 환자 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 환자 데이터를 기초로 임상 시나리오 설정 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
4. 제3 항에 있어서, 상기 설정 정보를 기초로 사전 학습된 챗봇 모델에 입력할 프롬프트를 생성하는 단계는, 상기 임상 시나리오 설정 정보를 기초로 상기 챗봇 모델의 역할에 대응하는 제1 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 상기 임상 시나리오 설정 정보를 기초로 상기 챗봇 모델의 정답 및 목적에 대응하는 제2 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 및 상기 임상 시나리오 설정 정보를 기초로 상기 챗봇 모델이 상기 사용자에게 할 질문에 대응하는 제3 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 를 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
5. 제3 항에 있어서, 상기 모의 환자 정보를 기초로 환자 페르소나 기반의 챗봇 모델을 설정하기 위한 설정 정보를 추출하는 단계는, 상기 모의 환자 정보로부터 사회적 배경 및 표현 방식을 포함하는 표현 데이터를 추출하는 단계; 상기 표현 데이터를 기초로 모의 환자의 발화 스타일, 증상 표현 강도 및 감정 표현 특성 중 적어도 하나를 추정하는 단계; 및 상기 발화 스타일, 상기 증상 표현 강도 및 상기 감정 표현 특성 중 적어도 하나를 기초로 자연어 응답 생성을 위한 표현 설정 정보를 생성하는 단계; 를 더 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
6. 제5 항에 있어서, 상기 설정 정보를 기초로 사전 학습된 챗봇 모델에 입력할 프롬프트를 생성하는 단계는, 상기 발화 스타일, 상기 증상 표현 강도 및 상기 감정 표현 특성 중 적어도 하나에 대응하는 챗봇 모델의 응답 어조, 문체, 문장 길이 및 감정 표현 방식에 대응하는 제4 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 를 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
7. 제1 항에 있어서, 상기 응답에 대한 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기초로 상기 챗봇 모델을 보정하는 단계는, 상기 사용자 입력 및 상기 챗봇 모델의 응답으로 구성된 대화 내용을 상기 사용자 또는 다른 사용자에게 제공하고, 상기 챗봇 모델의 응답의 적절성을 평가한 피드백 정보를 획득하는 단계; 상기 피드백 정보를 기초로 상기 챗봇 모델의 응답 생성 방식을 조정하기 위한 제5 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 및 상기 제5 프롬프트 문장을 상기 챗봇 모델에 입력하여, 상기 챗봇 모델을 보정하는 단계; 를 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
8. 제1 항에 있어서, 상기 방법은, 상기 프롬프트가 입력된 챗봇 모델을 통해 사용자 입력에 대응하는 응답을 생성하기 이전에, 상기 사용자의 학습 수준 정보를 획득하는 단계; 및 상기 학습 수준 정보를 기초로, 상기 챗봇 모델의 응답 수준을 설정하기 위한 제6 프롬프트 문장을 생성하는 단계; 및 상기 제6 프롬프트 문장을 상기 챗봇 모델에 입력하여, 상기 챗봇 모델의 응답 수준을 조정하는 단계; 를 더 포함하는, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법.
9. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제1 항의 방법을 수행하는, 장치.
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.

Description

환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램{METHOD, APPARATUS AND PROGRAM FOR PROVIDING CHATBOT SERVICE BASED ON PATIENT PERSONA} 본 발명은 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로서, 구체적으로는 환자 페르소나 정보를 기반으로 진료 시나리오를 구성하고, 챗봇을 통해 사용자와의 상호작용을 제공하여 의료 교육을 지원할 수 있는 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다. 의료 교육 현장에서는 학습자가 실제 환자를 진료하기 전, 임상 상황을 안전하고 반복적으로 연습할 수 있도록 다양한 시뮬레이션 기반 학습 도구가 활용되어 왔다. 일례로, 표준화 환자(Standardized Patient; SP)는 사전에 정의된 환자 페르소나와 증상 정보를 바탕으로 훈련된 연기자가 실제 환자처럼 역할을 수행하는 방식으로, 병력 청취, 증상 파악, 진단적 사고, 공감적 소통 등 진료 전반의 능력을 실습하고 평가하는데 있어 중요하게 이용되고 있다. 특히, 의과대학이나 간호학과 등 보건의료계열 교육기관에서는 SP 기반 실습이 필수적으로 운영되며, 국가고시의 실기시험에서도 SP를 활용한 시나리오 기반 평가가 일반화되어 있다. 이러한 교육 방식은 실제 임상과 유사한 상황을 제공하여 학습자의 몰입도를 높이고, 실전 대응력을 향상시키는데 기여한다는 측면에서 그 가치가 크다. 다만, 표준화 환자 기반 실습은 다음과 같은 몇 가지 한계점을 갖는다. 먼저, 역할 수행을 위한 연기자 모집 및 훈련에 많은 시간과 비용이 소요되며, 다수의 학습자를 대상으로 일관된 시나리오를 반복 제공하기 어렵다는 운영상의 부담이 존재한다. 또한, 연기자의 표현이나 반응이 개별 상황에 따라 달라질 수 있어 정량적 평가나 피드백의 표준화가 어렵고, 학습자의 수준이나 이해도에 따라 시나리오의 난이도를 즉각적으로 조절하는 것도 쉽지 않다. 아울러 시간 및 공간의 제약 없이 자유롭게 반복 학습하거나, 다양한 환자 유형을 유연하게 실습할 수 있는 환경이 부족하다는 점도 지적되어 왔다. 최근에는 의료 교육의 디지털화와 개인 맞춤형 학습에 대한 수요가 증가함에 따라, 보다 유연하고 반복 가능한 시뮬레이션 환경을 구축하기 위한 다양한 기술적 시도가 이어지고 있다. 특히, 정보통신기술(ICT)을 활용하여 의료 커뮤니케이션 학습을 보조하려는 접근이 활발하게 진행되고 있으며, 실제 임상에서 접할 수 있는 다양한 환자 유형에 대한 반복적이고 일관된 상호작용 제공이 가능한 교육 시스템에 대한 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서, 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스에 대한 수요가 당업계에 존재한다. 이와 관련하여 한국 공개특허 제10-2024-0164747호는 생성형 인공지능 기반의 의료 채팅 서비스를 제공하는 장치 및 방법을 개시한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다. 도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다. 더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 발명내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다. 제시된 실시예들에 대한 설명은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다. 본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 모의 환자 정보를 기반으로 환자의 특징에 부합하는 챗봇 응답을 생성하여 사용자와의 상호작용을 수행할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 모의 환자 정보를 획득할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 모의 환자 정보를 기초로 환자 페르소나 기반의 챗봇 모델을 설정하기 위한 설정 정보를 추출할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 설정 정보를 기초로 사전 학습된 챗봇 모델에 입력할 프롬프트를 생성할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 프롬프트가 입력된 챗봇 모델을 통해 사용자 입력에 대응하는 응답을 생성할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 응답에 대한 피드백 정보를 획득하고, 피드백 정보를 기초로 챗봇 모델을 보정할 수 있다. 따라서, 본 발명의 컴퓨팅 장치(100)는 환자 페르소나에 따른 응답 제어를 통해, 의료 교육 목적에 적합한 상호작용형 챗봇 서비스를 제공할 수 있다. 이하, 컴퓨팅 장치(100)가 환자 페르소나 기반 챗봇 서비스를 제공하는 방법의 일례는 도 3 내지 도 7을 참조하여 후술한다. 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 기반의 서비스를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치(100)는 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의