AI HealthCare QA: 의료 AI 진단 시스템 품질 보증 프로젝트

프로젝트 개요

의료 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위한 종합적인 품질 보증 프레임워크입니다. 실제 AI 모델(google/vit-base-patch16-224)을 활용하여 의료 영상 진단의 정확성, 임상적 유효성, 규제 준수를 체계적으로 검증합니다.

시스템 아키텍처

graph TD
    subgraph "LunitCare QA 시스템"
        A[mock_server<br>Flask] --> |응답 제공| B[api_tests<br>pytest]
        A --> |UI 제공| C[e2e_tests<br>Playwright]
        D[docs<br>문서] --> |규제 준수 가이드| B
        D --> |규제 준수 가이드| C
        
        subgraph "핵심 기능"
            A --> A1[AI 분석 API]
            B --> B1[테스트 결과 리포트]
            C --> C1[UI 자동화 테스트]
            D --> D1[의료 SW 규제 준수 문서]
        end
        
        subgraph "개선된 기능"
            P[성능 테스트<br>test_performance.py] --> P1[부하 테스트]
            P --> P2[응답 시간 분석]
            K[테스트 커버리지<br>coverage-analysis.js] --> K1[E2E 테스트 분석]
            CI[CI/CD<br>GitHub Actions] --> CI1[자동화된 테스트]
            CI --> CI2[자동 배포]
        end
    end
    
    style A fill:#f9d77e,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#a8d5ba,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#a8d1e0,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#d3b8d8,stroke:#333,stroke-width:2px
    style P fill:#ffcccc,stroke:#333,stroke-width:2px
    style K fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:2px
    style CI fill:#d1c1f0,stroke:#333,stroke-width:2px

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데이터 흐름

sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant UI as UI 인터페이스
    participant API as 분석 API
    participant QA as QA 테스트 자동화
    participant CI as CI/CD 파이프라인
    participant 엔지니어 as QA 엔지니어
    
    사용자->>UI: 이미지 업로드
    UI->>API: 분석 요청
    API-->>UI: 분석 결과 반환
    UI-->>사용자: 결과 표시
    
    QA->>API: API 호출/응답 검증
    QA->>UI: 웹 인터페이스 테스트
    QA-->>CI: 테스트 결과 전송
    CI-->>엔지니어: 테스트 결과/리포트
    
    Note over API,QA: mock_server는 실제 AI 시스템을<br>시뮬레이션하여 테스트 환경 제공
    Note over CI: GitHub Actions를 통해<br>자동화된 테스트 및 배포 수행

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핵심 구성 요소

AI HealthCare QA 시스템
├── mock_server/         # 의료 영상 분석 API (Flask)
├── api_tests/           # API 테스트 스위트 (pytest)
│   └── test_performance.py   # 성능 및 부하 테스트
├── ui_app.py            # 의료진용 대시보드 (Streamlit)
├── e2e_tests/           # 엔드투엔드 테스트 (Playwright)
│   └── coverage-analysis.js  # 테스트 커버리지 분석
└── .github/workflows/   # CI/CD 파이프라인 구성

주요 구현 내용

1. 실제 AI 모델 기반 테스트 환경

   • Vision Transformer 모델을 활용한 이미지 분류
   • 9가지 의료 이미지 클래스 분류 (ADI, BACK, DEB, LYM, MUC, MUS, NORM, STR, TUM)
   • 정확한 API 응답 시뮬레이션

2. 종합적인 QA 전략

   • REST API 테스트 자동화 (pytest)
   • 웹 UI 테스트 자동화 (Playwright)
   • 성능 및 안정성 검증
   • 의료기기 규제 준수 검증

3. 사용자 중심 검증

   • 직관적인 의료진용 웹 대시보드
   • 환자 관리 및 결과 리포팅 워크플로우 검증
   • 이미지 업로드부터 분석 결과 확인까지 E2E 테스트

고도화된 핵심 기능

1. 확장된 테스트 커버리지

API 테스트 개선

• 다양한 이미지 유형 대응 (정상/비정상 이미지)
• 예외 케이스 자동 테스트 (잘못된 파일 형식, 누락된 파일 등)
• 응답 스키마 검증 및 심층 분석

E2E 테스트 분석

• 테스트 결과 시각화된 HTML 리포트 자동 생성
• 기능별 테스트 커버리지 측정
• 테스트 성공/실패/건너뜀 통계 추적

2. 성능 및 부하 테스트

• 동시 요청 처리 성능 측정
• 다양한 부하 수준에서의 시스템 안정성 검증
• 파일 크기와 응답 시간 간의 상관관계 분석
• 직관적인 성능 그래프 자동 생성

3. CI/CD 파이프라인

• GitHub Actions 기반 자동화된 테스트 실행
• API 테스트, 성능 테스트, E2E 테스트 통합
• 도커 컨테이너 기반 배포 자동화
• 테스트 결과 통합 리포트 생성

설치 및 실행

일반 실행

# 환경 설정
pip install -r requirements.txt

# 서버 실행
python mock_server/app.py

# API 테스트 실행
cd api_tests && pytest -v

# E2E 테스트 실행
cd e2e_tests && npm run test

# 성능 테스트 실행
cd api_tests && pytest test_performance.py -v

# UI 실행
streamlit run ui_app.py

Docker를 사용한 실행

# Docker Compose로 전체 시스템 실행
docker-compose up

# 개별 서비스 실행
docker-compose up mock-server
docker-compose up ui-app

E2E 테스트 실행

cd e2e_tests
npm install
npm run test            # 기본 테스트 실행
npm run test:parallel   # 병렬 테스트 실행
npm run test:coverage   # 테스트 및 커버리지 분석

CI/CD 파이프라인 실행

GitHub Actions 워크플로우는 main/development 브랜치 푸시 또는 PR 시 자동으로 실행됩니다. 수동으로 워크플로우를 실행하려면 GitHub 저장소의 Actions 탭에서 "워크플로우 실행" 버튼을 사용하세요.

결론

AI HealthCare QA 프로젝트는 의료 AI 시스템의 품질을 체계적으로 검증하는 종합적인 QA 프레임워크를 구현했습니다. 고도화된 기능을 통해 더욱 강력한 테스트 자동화, 성능 분석 및 배포 파이프라인을 갖추게 되었습니다.

의료 AI의 신뢰성과 안전성을 높이는데 기여하고자 하며, 사용자 중심의 철저한 검증을 통해 의료 AI 제품의 품질을 보장하는 역할을 수행하고자 합니다.