<aside> 📎 첨부파일 KT AIVLE SCHOOL - 6차 미니프로젝트 (2)

AI_01반_03조.pdf

main.py

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☑️ AI 프로젝트 소개

KT AIVLE SCHOOL 6기 AI개발자 과정의 MiniProject로 AI와 FrontEnd, BackEnd를 결합하여 웹 서비스(SaaS)로 제공하는 프로젝트입니다.

1. Speech-To-Text로 나의 긴급 전화를 Text로 바꾸고 OPENAI의 API를 이용하여 Text에 대한 요약을 진행
2. 요약된 Summary를 통해 Tokenizing을 하여 해당 Input에 대한 응급도를 분류한다.
3. 응급 환자인지 아닌지 분류를 하여 응급환자라면 Naver API를 이용하여 가까운 병원에 연결하고 사용자에게 추천하는 웹사이트를 만든다.
   • FASTAPI와 Java Spring Boot로 웹사이트를 구현

• 프로젝트명 : 응급실 추천 웹사이트
• 진행 기간 : 3일
• 참여도 : 40% (AI, FrontEnd, BackEnd) (총 6명 중 AI 개발자로 참여)
• 나의 주요 업무
  • ChatGPT로 KTAS (환자 응급도 기준)를 기반으로 긴급 전화 내용을 생성
  • 생성된 내용을 Excel Data로 정리 및 전처리
  • 응급상황 등급분류의 BerT모델에 대한 최적화 진행
  • AI 모델 평가 (Precision 우선)

자세한 프로젝트 진행 사항에 대해서와 최적화 과정을 KT AIVLE SCHOOL - 6차 미니프로젝트 (2) 에서 확인 가능합니다!

☑️ 프로젝트 진행과정 및 나의 역할

응급실 추천 시스템의 아키텍쳐 구상도

응급환자 병원 추천시스템 아키텍쳐에 대한 모습입니다.

1등급부터 5등급까지 존재하는데 등급이 낮으면 낮을 수록 위험한 환자임을 의미한다.

응급 등급 분류 모델 최적화