50-60대 만성질환자가 서울의료원 등 공공병원에서 AI 보조 진단을 받게 되면, AI가 판독한 검사결과를 의사가 설명해도 'AI가 한 건데 믿어도 되나', '내 데이터가 어디로 가는지' 같은 불안이 해소되지 않는다. 진료 전에 AI 진단 프로세스를 이해할 수 있는 자료가 없고, 제한된 진료시간(평균 5-7분) 내에 궁금한 점을 모두 물어보지 못한 채 나온다.
방문 예정 병원과 진료과를 선택하면, 해당 병원이 도입한 AI 진단 도구의 작동 원리를 비전문가 언어로 설명하고, '진료 시 꼭 물어볼 질문 5가지'를 자동 생성한다. 데이터 활용 동의서의 핵심 조항을 한글 해설로 보여주고, 거부 시 어떤 차이가 있는지 비교표를 제공한다.
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |