B
만성질환 처방 통합 연대기
2.95
파생 체인
단계 1
만성질환 복합 복약·검진 데이터 통합 관리
→
단계 2
여러 병원 처방전·검진 결과 흩어짐
→
단계 3
약물 변경 이력과 검진 수치 변화의 인과관계 파악 불가
문제
고혈압+당뇨+고지혈증 등 2-3개 만성질환을 동시에 관리하는 50-65세가 내과·순환기내과·안과 등 3-4개 병원을 다니며 각기 다른 처방을 받을 때, '언제 어떤 약이 바뀌었고 그 전후로 혈압·혈당·콜레스테롤 수치가 어떻게 변했는지'를 시간 축으로 추적할 방법이 없다. 건강보험공단 앱에서 진료 이력은 볼 수 있지만 처방 변경과 검진 수치를 연결하는 뷰가 없어, 새 병원에 갈 때마다 과거 이력을 구두로 설명해야 하고, 약물 변경의 효과를 본인이 판단할 수 없다.
솔루션
웹에서 건강보험공단 진료 내역 PDF와 건강검진 결과 PDF를 업로드하면, 시간 축 연대기(타임라인)로 '처방 변경 이벤트'와 '검진 수치 변화'를 한 화면에 오버레이한다. '2024년 3월 혈압약 A→B 변경 후, 6월 검진에서 수축기 혈압 145→128 감소'처럼 약물-수치 상관 이벤트를 자동 하이라이트한다. 병원 방문 시 보여줄 '내 복약·검진 요약 1장' PDF를 생성한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 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 (63%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (51/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
AI/ML [medium]