AI 건강 코칭을 위한 Healthify와 OpenAI 협업

Healthify는 인도 최대의 건강 플랫폼으로, OpenAI와 파트너십을 맺어 고급 생성 AI를 건강 추적 및 코칭 서비스에 통합했습니다. 이번 협업을 통해 Healthify는 개인 맞춤 코칭을 확장하고 4천만 명의 사용자에게 식단 추적을 간소화하여 대사 질환을 예방하고 지속 가능한 체중 감소를 촉진하고자 합니다.

기존 전통적인 ML 시스템의 한계 극복

Healthify는 이전에 계층형 LSTM, 맞춤형 NLU 시스템, 그리고 합성곱 신경망(CNN)을 조합하여 AI 기능을 구현했습니다. 이러한 시스템을 통해 가상 영양사인 Ria와 음식 사진 인식 도구인 Snap을 출시했지만, 여러 기술적 난관에 직면했습니다:

  • 인식 정확도: Snap 기능은 여러 음식이 포함된 사진에서 어려움을 겪었으며, 단일 인도 음식에 대해 80% 정확도를 달성하기 위해 여러 번 반복해야 했습니다.
  • 복잡한 질의 처리: Ria는 규칙 기반이었으며 영양과 다른 건강 지표 간의 관계와 같은 복잡하고 다기능적인 질의에 답변할 수 없었습니다.
  • 확장성 및 현지화: 동남아시아와 같은 새로운 시장으로 확장하는 데 모델을 현지 언어, 음식, 운동 루틴에 맞게 현지화하는 작업 때문에 2년이 걸렸습니다.

OpenAI 모델의 기술적 통합

Healthify는 정확도와 전 세계 확장성을 향상시키기 위해 기존 파이프라인을 OpenAI 모델들의 앙상블로 교체하고 보강했습니다:

식품 추적을 위한 GPT-4 Vision

Healthify는 이전의 CNN 기반 파이프라인을 대체하기 위해 GPT-4 Vision을 통합했습니다. 이 모델은 전 세계의 다양한 음식 항목을 즉시 인식하여 인간 수준의 인식 정확도와 일치합니다. 데이터 프라이버시와 정밀성을 유지하기 위해 Healthify는 GPT-4 Vision과 함께 자체 모델들의 앙상블을 사용하고, 최종 음식 추천을 위해 맞춤형 휴리스틱 모델을 적용합니다.

개인 맞춤 코칭을 위한 GPT-4 Turbo 및 GPT-3.5

가상 영양사인 Ria는 이제 미세 조정된 GPT-3.5와 GPT-4 Turbo 모델들의 앙상블을 활용합니다. 이를 통해 AI는 Healthify의 방대한 문헌과 사용자의 고유한 이력을 해석하여 개인 맞춤 조언을 제공할 수 있습니다. Ria는 이제 연속 혈당 모니터(CGM), 식단 로그, 웨어러블 수면 로그 데이터를 연계하여 "어제 내 혈당 수치가 수면에 어떤 영향을 미쳤나요?"와 같은 복잡한 질의에 답변할 수 있습니다.

데이터 매핑을 위한 임베딩

GPT-4가 생성한 음식 이름과 Healthify 내부 음식 데이터베이스 사이의 격차를 메우기 위해 팀은 OpenAI 임베딩 모델을 활용했습니다. GPT가 식별한 음식 이름과 Healthify 자체 음식 임베딩 간의 코사인 유사도 매칭을 사용함으로써 플랫폼은 음식 매칭에서 높은 정확도를 달성했습니다.

코치 코파일럿을 위한 Whisper

Healthify는 Whisper를 활용해 코치 코파일럿을 강화했습니다. 코치 코파일럿은 인간 코치가 클라이언트를 보다 효율적으로 관리하도록 돕는 어시스턴트입니다.

사용자 참여 및 건강 결과에 미친 영향

OpenAI API 통합으로 사용자 참여와 유지율이 눈에 띄게 증가했습니다:

  • 식품 추적 증가: 사용자는 이제 Snap을 사용해 식품을 50% 더 자주 추적하며, Healthify는 이것이 피트니스 결과를 50% 향상시킬 것으로 예상합니다.
  • 코칭 참여 강화: Ria와의 대화 길이가 두 배로 늘었으며, 일부 상호작용은 200개 이상의 메시지를 초과합니다.
  • 코치 효율성: 인간 코치는 클라이언트에 대한 응답 시간을 절반으로 줄일 수 있으며, 클라이언트는 AI 지원 코치와 18% 더 많이 상호작용합니다.

Healthify 데이터에 기반한 스탠포드 연구에 따르면, AI가 지원하는 인간 코칭은 순수 AI 코칭에 비해 고객이 체중을 70% 더 많이 감량하도록 돕습니다.

향후 목표: 자율 건강 에이전트

Healthify는 1년 내에 20개국에 서비스를 출시하여 기존 전통적인 ML 시스템에 비해 현지화 시간을 크게 단축하고자 합니다. 회사의 장기 목표는 건강 데이터를 사전에 분석해 음식, 수면, 운동 추천을 제공하는 자율 건강 에이전트를 개발하는 것입니다. 이러한 에이전트는 사용자 허가 하에 음식 주문이나 헬스장 수업 예약과 같은 행동을 수행할 수 있습니다.

Sources