B

파킨슨 복약 타이밍봇

3.70

파생 체인

단계 1 AI 파킨슨병 진단 기술 확산
단계 2 파킨슨 환자 복약 관리 수요
단계 3 복약 시점 최적화 챗봇

문제

파킨슨병 환자는 레보도파 등 핵심 약물의 복약 타이밍이 30분만 어긋나도 '온-오프 현상'(약효가 갑자기 사라지는 증상)이 발생한다. 그러나 식사 시간, 단백질 섭취량, 다른 약물과의 상호작용에 따라 최적 복약 시점이 매일 달라진다. 환자의 72%가 복약 타이밍 관리에 어려움을 호소하며, 잘못된 타이밍으로 인한 증상 악화 시 응급실 방문(건당 10-30만원)이 연 2-4회 발생한다.

솔루션

환자의 처방 약물·식사 패턴·활동 스케줄을 입력하면 약물 상호작용 DB를 기반으로 일일 최적 복약 스케줄을 자동 계산하고, 카카오톡/앱 푸시로 복약 알림을 발송한다. 식사 시간이 변경되면 실시간으로 스케줄을 재조정한다. '온-오프' 증상 기록 기능으로 주치의에게 복약 효과 데이터를 제공한다.

타겟: 파킨슨병 환자(60대 이상) 본인 및 주 간병인(배우자 또는 자녀, 40-60대)
수익 모델: 프리미엄 구독: 기본 알림 무료, 식사 연동 자동 재조정+증상 기록+주치의 리포트 월 4,900원. 가족 공유 월 6,900원.
생태계 역할: 소비자
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
5.0/5
M Market
3.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
3.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20 Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15

실현성 (68%)

기술 복잡도
29.3/40
데이터 접근성
18.3/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (53/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
6.2/20
타이밍
14.0/20
수익 참조
7.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
7.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

백엔드 [medium] 프론트엔드 [medium] 인프라 [low]
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