LLM 어시스턴트: AI 비서가 함께하는 케어
LLM(Large Language Model)이란?
대규모 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI입니다.
요양 현장에서의 LLM
- 복잡한 의료 데이터를 쉬운 말로 설명
- 케어 가이드를 자동 생성
- 질문에 즉시 답변
- 리포트를 자동 작성
SDC WellCare LLM 어시스턴트의 기능
1. 데이터 해석 및 설명
질문 예시:
"박OO 어르신의 최근 혈압 변화가 어떤가요?"
AI 답변:
박OO 어르신(82세, 여)의 최근 7일간 혈압 분석:
📊 평균 혈압: 145/88 mmHg
📈 추세: 지난주 대비 8% 상승
⚠️ 주의사항:
- 3일 연속 140/90 초과
- 오후 시간대에 특히 높음
- 평소 기준(135/85) 대비 상승
🔍 가능한 원인:
1. 최근 염분 섭취 증가 (김치찌개 2회)
2. 수면 부족 (평균 5시간)
3. 날씨 변화 (기온 급강하)
💡 권장 조치:
1. 저염식 식단 강화
2. 수면 환경 개선
3. 약물 용량 재검토 (의사 상담)
4. 3일간 집중 모니터링
2. 케어 플랜 자동 생성
요청:
"김OO 어르신의 당뇨 관리 계획을 만들어주세요"
AI 생성 케어 플랜:
김OO 어르신 당뇨 관리 계획 (2024.01.15 - 2024.02.15)
🎯 목표:
- 공복혈당: < 130mg/dL
- 식후 2시간: < 180mg/dL
- HbA1c: < 7.5%
📅 주간 스케줄:
월요일:
08:00 - 공복혈당 측정
12:30 - 식후 2시간 혈당 측정
15:00 - 가벼운 산책 30분
화요일:
08:00 - 공복혈당 측정
10:00 - 영양사 상담
...
🍽️ 식단 가이드:
- 탄수화물: 1일 200g 이하
- 단백질: 매 끼니 포함
- 과일: 1일 1회, 식후에만
- 금지 식품: 떡, 빵, 과자, 주스
💊 투약 관리:
- 메트포르민 500mg: 아침, 저녁 식후
- 혈당 측정: 주 4회
- 약물 부작용 모니터링
📊 모니터링:
- 매일: 혈당 측정
- 매주: 체중, 혈압
- 매월: HbA1c 검사
3. 질의응답 (Q&A)
질문 1:
"혈당이 300mg/dL인데 어떻게 해야 하나요?"
AI 답변:
⚠️ 긴급 상황 - 즉시 조치 필요
혈당 300mg/dL는 매우 높은 수치입니다.
🚨 즉시 조치:
1. 의사에게 즉시 연락
2. 케톤체 검사 (케톤산증 확인)
3. 물 섭취 (탈수 방지)
4. 인슐린 투여 검토 (의사 지시 하)
⚠️ 응급 증상 관찰:
- 의식 저하
- 구토
- 호흡곤란
- 복통
→ 즉시 119
📋 기록 사항:
- 최근 식사 내용
- 약물 복용 여부
- 스트레스/감염 여부
질문 2:
"낙상 예방을 위해 무엇을 해야 하나요?"
AI 답변:
낙상 예방 종합 가이드
🏠 환경 개선:
✓ 화장실에 손잡이 설치
✓ 바닥 미끄럼 방지 매트
✓ 충분한 조명 (특히 밤)
✓ 장애물 제거 (문턱, 전선)
👟 개인 관리:
✓ 미끄럼 방지 신발
✓ 안경/보청기 착용
✓ 보행 보조기 사용
💪 운동 프로그램:
✓ 근력 운동 (주 3회)
✓ 균형 운동 (매일)
✓ 스트레칭
💊 약물 관리:
✓ 어지럼증 유발 약물 확인
✓ 복용 시간 조정
✓ 정기 검진
4. 리포트 자동 작성
요청:
"이번 주 전체 어르신 건강 리포트를 작성해주세요"
AI 생성 주간 리포트:
주간 건강 관리 리포트
기간: 2024.01.08 - 2024.01.14
📊 전체 현황 (총 32명)
✅ 양호: 24명 (75%)
⚠️ 주의: 6명 (19%)
🚨 위험: 2명 (6%)
🎯 주요 이슈:
1. 고혈압 그룹 (18명)
- 평균 혈압: 138/85 mmHg
- 전주 대비: +3mmHg
- 주의 대상: 박OO, 이OO
2. 당뇨 그룹 (12명)
- 평균 혈당: 142mg/dL
- 전주 대비: -5mg/dL (개선)
- 잘하고 있음: 김OO, 최OO
3. 응급 상황
- 총 3건 발생
- 모두 조기 발견으로 해결
- 입원: 0건
📈 개선 사항:
✓ 혈당 관리 개선 (평균 -5mg/dL)
✓ 낙상 사고 0건
✓ 약물 복용률 98%
⚠️ 주의 필요:
✗ 전반적인 혈압 상승 추세
✗ 수면 부족 호소 증가 (8명)
✗ 식사량 감소 (4명)
💡 차주 집중 사항:
1. 혈압 관리 강화
2. 수면 환경 개선
3. 영양 상담 확대
실제 활용 사례
사례 1: 야간 긴급 상황
상황:
- 시간: 새벽 2시
- 정OO 어르신 혈당 50mg/dL (저혈당)
- 당직 요양보호사 혼자 근무
LLM 어시스턴트 활용:
요양보호사: "혈당 50인데 어떻게 해야 하나요?"
AI:
🚨 저혈당 응급 조치
즉시 실행:
1. 의식 확인
→ 의식 있음: 포도당 15g 섭취
→ 의식 없음: 119 즉시 호출
2. 포도당 공급 (택 1)
- 주스 150ml
- 사탕 3-4개
- 꿀 1큰술
3. 15분 후 재측정
→ 70 이상: 정상 식사
→ 70 미만: 포도당 재공급
4. 의사에게 보고
⚠️ 금지 사항:
- 인슐린 투여 금지
- 잠재우지 말 것
- 혼자 두지 말 것
결과:
- 신속한 대응으로 정상화
- 의사에게 정확한 보고
- 추가 조치 없이 해결
사례 2: 가족 상담
상황:
- 보호자 방문
- "아버지 건강 상태가 어떤가요?"
LLM 어시스턴트 활용:
"박OO 어르신 가족 상담 자료 준비해줘"
AI 생성 자료:
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박OO 어르신 건강 리포트
(가족용 요약본)
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😊 전반적 상태: 양호
건강 지표:
혈압: 135/85 mmHg ✓
혈당: 125mg/dL ✓
체중: 65kg (유지) ✓
이번 달 하이라이트:
✓ 혈압 안정적 유지
✓ 식사량 양호
✓ 활동량 증가 (산책 즐김)
주의 사항:
⚠️ 야간 수면 시간 다소 짧음
→ 개선 계획 진행 중
다음 계획:
- 정기 검진: 2주 후
- 영양 상담: 다음 주
- 가족 면회: 언제든 환영
궁금하신 점 있으시면
언제든 연락주세요!
LLM 어시스턴트의 장점
1. 24시간 가용
- 새벽에도 즉시 답변
- 휴일에도 상담 가능
2. 일관된 품질
- 항상 정확한 가이드라인 제공
- 개인 경험에 의존하지 않음
3. 업무 효율화
- 리포트 작성 시간 70% 단축
- 상담 준비 시간 80% 절감
4. 교육 도구
- 신규 직원 교육
- 케어 표준화
한계와 주의사항
AI가 할 수 없는 것
- 최종 의료 판단 (의사만 가능)
- 직접적인 신체 케어
- 감정적 교감
안전 장치
- 모든 권장사항에 "의사 확인 필요" 표시
- 응급 상황 시 자동으로 의료진 호출
- 사용자 교육 프로그램 운영
AI가 돕고, 사람이 결정하는 케어.
SDC WellCare LLM 어시스턴트, 든든한 동반자입니다.