학생이 기술 경연대회에서 우승한 처방전 판독 앱을 개발

(댄 트리) - 학생 그룹이 조사한 처방전을 휴대폰에서 한 번만 클릭하면 해당 애플리케이션이 개인 간호사가 되어 사용자를 대신해 처방전에 대한 모든 정보를 처리합니다.

호치민시 학생들을 대상으로 한 기술 경연대회에서 자연과학대학(베트남국립대학교, 호치민시) 연구팀은 "개인 간호사"로 사용되는 애플리케이션인 Megconize를 선보이며 빠르게 주목을 받았습니다.

연구팀은 호치민시 학생들을 대상으로 한 기술 경연대회에서 2등을 차지했습니다(사진: 캐릭터 제공).

대회에서 2등을 차지한 부이 반 헝(22세, 연구팀 멤버)은 자신과 가족들이 약을 먹는 것을 종종 잊거나 제때 복용하지 않는다고 털어놓았습니다. 이렇게 되면 건강이 제대로 회복되지 않습니다.

이러한 문제를 깨달은 헝과 그의 동료들은 환자가 자신의 처방전을 쉽게 추적하고 정해진 시간에 약을 복용하도록 상기시켜 주는 프로젝트를 고안했습니다.

Hung 씨는 "사용자가 앱에 처방전 이미지를 업로드하거나 사진을 찍기만 하면 시스템이 자동으로 진단, 처방일, 약물 이름, 복용량, 각 약물의 사용법 등의 정보를 처리하여 앱에 입력해줍니다."라고 말했습니다.

이때 시스템은 사용자에게 전화로 알림을 보내 약을 복용하도록 상기시켜줍니다(사진: 캐릭터 제공).

응우옌 나트 꾸옹(22세, 회원)은 약 3초 안에 시스템이 처방전에서 정보를 추출하고 사용자를 위한 별도의 복약 일정을 작성한다고 말했습니다. 약을 먹을 시간이 되면 앱이 휴대폰으로 알림을 보내 약을 먹을 것을 상기시켜줍니다.

종이 처방전을 잊어버리거나 분실하는 일을 방지하기 위해, 이 애플리케이션은 약물 사용 내역도 저장합니다. 또한, 사용자는 검색창을 통해 각 약물에 대한 정보를 검색할 수 있습니다.

나트 꾸옹에 따르면, 강사의 요구에 따라 제출할 버전을 하나만 만들면 매우 간단하다고 합니다. 이 질문은 송장이 있는 경우에만 애플리케이션이 처방전에 적힌 약물 이름을 읽을 수 있다는 것을 요구합니다. 하지만 이 그룹은 소비자의 실제 생활을 지원하는 제품을 선보이겠다는 야망을 가지고 있습니다.

연구팀은 다양한 전공을 가진 5명의 구성원으로 구성되어 있으며, 각기 다른 업무를 번갈아가며 맡는 것으로 알려져 있습니다.

"이 그룹에는 처방 처리 모델을 연구하는 3명, 애플리케이션을 프로그래밍하는 1명, 그리고 전체 데이터베이스를 관리하는 1명이 있습니다. 가장 시간이 많이 걸리는 부분은 데이터 모델 구축인데, 3개월 이상 걸렸습니다."라고 쿠옹은 말했습니다.

처방전 사진을 찍은 후, 시스템은 진단 정보와 처방된 약의 이름을 처리합니다(사진: 캐릭터 제공).

팀이 극복해야 했던 과제 중 하나는 가장 최적의 방법으로 이미지에서 정보를 추출하는 방법이었습니다. 때로는 사용자가 받은 처방전이 흐릿하거나, 번져 있거나, 정렬되지 않아 시스템이 정보를 인식하고 추출하기 어려울 수 있습니다.

그뿐만 아니라, 고속 서버를 구매하는 데 드는 비용도 장애물입니다. "무료 서버는 정보를 처리하고 추출하는 속도가 느린 경우가 많습니다. 이로 인해 사용자는 시간이 많이 걸리고 불편함을 느끼게 됩니다."라고 Hung은 말했습니다.

위의 문제를 해결하기 위해 팀은 정보 처리 모델을 여러 번 개선해야 했습니다. 연구팀은 짧은 시간 안에 사진의 텍스트를 정확하게 선명하게 하고, 노이즈를 제거하고, 처리하기 위해 여러 모델을 테스트했습니다.

"팀은 병원과 의원에서 발행된 다양한 처방전 2,000건 이상을 대상으로 시스템을 테스트했습니다. 사용 가능한 데이터가 없었기 때문에 모두 수동으로 진행했습니다. 시간이 많이 걸렸지만, 이 시스템을 통해 애플리케이션이 특정 부서뿐 아니라 다양한 처방전을 인식하는 데 도움이 될 것입니다."라고 쿠옹은 말했습니다.

현재 이 애플리케이션은 많은 긍정적인 피드백을 받았으며 디지털 플랫폼에서 100회 이상 다운로드되었습니다. 가까운 미래에 연구팀은 처방전에 대한 의학적 진단을 분석하고 각 개인에게 적합한 건강 관리 요법을 제안하는 기능을 갖춘 새로운 버전을 출시할 계획입니다.

새벽

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