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Zocdoc, AWS TensorFlow를 사용하여 환자 신뢰도 구축
작성일: 2018년 2월 8일

요즘의 의료 산업은 복잡하고 어렵습니다. 최근 설문 조사에 따르면 미국인의 절반 이상이 보험 보상 범위를 이해하는데 어려움을 겪고 있으며, 이중 75%는 자신의 보험사와 연결된 의사가 주변에 있는지를 쉽게 확인할 수 있는 방법을 원하는 것으로 나타났습니다.

 

미국의 의료정보 서비스 기업인 Zocdoc은 이 복잡한 미로를 탐색하여 환자 개인의 정보에 입각한 선택과 필요에 맞는 치료를 찾을 수 있는 서비스를 제공 합니다. Deep learning on AWS이러한 최적화된 의료 데이터를 제공하는 Zocdoc 비즈니스의 핵심 입니다.

 

Zocdoc은 Tensor Flow 심층 학습 프레임 워크를 사용하여 알고리즘을 구축하여 환자와 의사를 보다 효율적으로 매칭시킵니다. 이로 인해 Zocdoc의 사용자는 미국 내 병원예약 평균 대기시간인 24일을 압도적으로 상회하는 24시간 안에 예약을 완료 할 수 있습니다.

 

러닝 기반의 검색 경험

사용자는 Zocdoc의 Insurance Checker를 사용하여 건강 보험 카드 사진을 찍기만 하면 됩니다. 이 시스템은 딥 러닝 기반 컴퓨터 비전을 사용하여 ID카드를 스캔하고 정보를 추출합니다. Zocdoc의 엔지니어링 및 데이터 과학 팀은 다양한 ID카드 판독을 AWS의 cloud 기반 GPU 서버를 사용하여 단 하루 만에 neural network(신경망) 검증 개념을 만들 수 있었습니다.

 

이렇게 개발된 Zocdoc의 Insurance Checker는 ID정보를 추출한 후 실시간으로 환자의 건강 보험 적용 범위를 확인하고 혜택 및 예상 보험 보장 금액을 확인합니다.

 

환자가 보험 적용 범위를 이해한다고 해도 검진을 위해 몇 주를 기다리는 동안 즉각 진료가 가능한 의사와 매칭되지 않는 일도 종종 발생 됩니다. Zocdoc은 이러한 점을 보완하여 환자에게 적절한 시기에 필요한 검진을 받을 수 있는 머신러닝 기반의 디지털 의료 서비스를 제공합니다.

 

기술의 내면

Zocdoc은 식별 및 매칭 시스템을 위해 TensorFlow를 사용합니다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 및 심 신경 네트워크를 사용하여 이미지 분류, 다듬기 및 광학 문자 인식(OCR)을 동시에 수행합니다. OCR은 잘 정립 된 영역이므로 Zocdoc팀은 기존 서비스를 그대로 사용하려고 하였으나 이미지의 흐릿함, 크기, 배경 및 방향과 같은 요소; 고객이 제출한 사진의 이미지 품질 차이를 처리 할 수 있을 정도의 시스템 유연함이 없음을 발견 했습니다.

 

Zocdoc 시스템은 기본 convolutional neural network (CNN, 콘볼루셔널 신경망) 분류 모델, 정렬 모델 및 OCR 모델을 포함한 3가지 딥 러닝 모델을 사용합니다. 각 모델은 Insurance Checker 제품을 돕는 특정 매개 변수를 사용하여 알고리즘을 학습 합니다. 예를 들면, 신경망의 기본 모델은 사용자 이미지를 input으로 활용하고 매개체 및 plan ID, member ID에 대한 경계부의 좌표 위치 및 텍스트 속성으로 구성된 output을 만듭니다.

 

 

 

Zocdoc은 라벨이 부착 된 수백만 개의 의료보험 카드에서 학습한 이러한 모델을 조합하여 90 %에 근접하는 정확성을 달성 할 수 있었습니다. 이것은 환자 개인의 의견보다 더 정확 했습니다. 최근 Zocdoc은 Insurance Checker 솔루션을 제품으로 출시 하였습니다. 지속적인 학습과 더 많은 고객 데이터 확보를 통해 정확도 수준이 지속적으로 향상 될 것입니다.

 

결론

Zocdoc은 AWS를 통해 100% 실행됩니다. 또한, AWS Deep Learning AMI를 사용하여 심층 학습 프레임워크를 실행 합니다. 이러한 학습은 Python의 Keras 라이브러리와 TensorFlow 후처리장치를 사용하여 8개의 GPU 서버 (Amazon EC2 p2.8xlarge 인스턴스)에서 각각의 모델에 대해 며칠 동안 실행 되었습니다. Zocdoc 팀은 딥 러닝을 사용한 프로토타이핑 기능이 제품화 가능한 솔루션을 얻는데 있어 효율적이며 빠르고 반복적인 프로세스가 될 수 있음을 발견 하였습니다.

 

원문보기 : https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/zocdoc-builds-patient-confidence-using-tensorflow-on-aws/

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