B
내 약 부작용 교차검색
3.35
Derivation Chain
Step 1
AI 역설/AI 시대 경제 변화
→
Step 2
50대 다약제 복용 증가
→
Step 3
약물 간 상호작용 부작용 사각지대
Problem
50대 이상 만성질환자의 68%가 3개 이상 약을 동시 복용하지만, 각 병원·약국에서 처방받은 약물 간 상호작용 정보가 분산되어 있다. 내과·정형외과·비뇨기과 등 2-3곳을 다니는 55세 직장인이 새 약을 추가할 때, 기존 약과의 상호작용을 확인하려면 약사에게 일일이 물어보거나 DUR 시스템 결과를 이해해야 하는데 일반인에게는 난해하다. 이로 인해 불필요한 부작용을 겪거나, 효과가 상쇄되는 약을 수개월간 모르고 복용하는 경우가 빈번하다.
Solution
웹에서 현재 복용 중인 약 이름을 입력하면 (1) 약물 간 상호작용 위험도를 신호등 방식으로 시각화하고, (2) 중복 성분·상충 성분을 자동 탐지하며, (3) 다음 병원 방문 시 의사에게 보여줄 '내 약 목록 요약 카드'를 생성한다. 한국 식약처 DUR 데이터와 의약품안전나라 API를 기반으로 일반인이 이해할 수 있는 언어로 번역해준다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| 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. |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
Feasibility (68%)
Data Availability
19.2/25
Feasibility Breakdown
| 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. |
Market Validation (56/100)
Validation Breakdown
| 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. |
Technical Requirements
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]