How I Built a Self-Hosted Family AI Health Steward (Your Health Data, on Your Shelf)

개요

AI Health Steward는 가족의 건강 데이터를 자체 서버에서 관리하는 오픈소스 AI 건강 관리 시스템으로, 건강 기록 사진을 분석하여 개인별 건강 프로필을 구축하고 추세를 시각화하며 데이터에 기반한 질문에 답변한다.

주요 내용

• 데이터 프라이버시 중심 설계: 사용자의 건강 데이터는 외부 클라우드가 아닌 개인 서버에 로컬로 저장되며, 모델 호출 역시 사용자가 설정한 제공업체로만 제한되어 완전한 오프라인 운영도 가능하다.
• 멀티모달 LLM을 활용한 데이터 추출: 건강 검진 결과 사진을 촬영하면 멀티모달 LLM이 혈압, 혈당, 콜레스테롤 등 주요 수치를 추출하고, 사용자 확인 후 구조화된 데이터로 저장한다.
• 개인별 건강 프로필 구축: 개인의 기본 정보, 측정 지표, 진단, 복용 약물, 알레르기, 생활 습관, 가족력 등을 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 통합 관리하며, 데이터 출처(Provenance)를 함께 기록한다.
• 추세 시각화 및 알림: 건강 지표의 추세를 시각적으로 보여주고, 임상적으로 중요한 이상 값(Critical Value) 발생 시 경고 배너를 표시한다.
• 실제 데이터 기반 AI 상담: 일반적인 챗봇이 아닌, 개인의 건강 프로필 데이터에 기반하여 질문에 답변하며, 의도 라우팅 및 함수 호출 기능을 통해 정확도를 높인다.
• 개인 맞춤 건강 관리 계획: 1+X+Y 프레임워크를 기반으로 예산별 맞춤 건강 검진 계획을 제공하고, 안전성 및 금기 사항을 검토한다.
• 정기 건강 요약 및 알림: 주간/월간/연간 건강 요약, 위험도 평가(PHQ-9, GAD-7 등), 건강 검진 및 약물 복용 알림 기능을 제공한다.
• RAG를 통한 기록 검색: 과거 보고서를 벡터화하여 "3년간의 A1C 추세는 어떠했는가?"와 같은 질문에 답변할 수 있다.
• 기술 스택: FastAPI, React, Vite, TypeScript, TailwindCSS, PostgreSQL 16, pgvector를 사용하며, OpenAI 호환 모델 또는 Ollama를 통해 AI 모델을 플러그인 방식으로 연동한다.
• 이중 진입점 UX: 웹 UI를 통해 상세한 관리 기능을 제공하고, Feishu/Lark 봇을 통해 사진 촬영, 간단한 질문, 측정값 기록 등 일상적인 데이터 입력을 지원한다.
• 구현 시 고려 사항: 프라이버시를 최우선으로 설계하고, 멀티모달 추출 기능을 핵심 기능으로 강조하며, 2GB RAM에서도 실행 가능한 가볍고 배포 쉬운 구조를 유지한다.

시사점

AI Health Steward는 개인의 민감한 건강 데이터를 주권적으로 관리하고자 하는 사용자들에게 자체 호스팅 가능한 솔루션을 제공하며, 기술적 접근성을 높여 건강 관리 데이터의 사생활 보호와 활용성을 동시에 증대시킬 수 있는 가능성을 보여준다.