A
의료AI 면책동의서 빌더
4.50
파생 체인
단계 1
의료AI 확산
→
단계 2
의료AI 법적 책임 공백
→
단계 3
의료AI 사용 동의서·면책 문서 자동 생성
문제
의사 절반이 의료AI를 진료에 활용하지만, AI 보조 진단 결과에 대한 법적 책임 소재가 불명확하여 의료소송 리스크가 급증하고 있다. 개원의·중소병원은 AI 활용 시 환자 동의서, 면책 조항, 설명의무 이행 기록을 자체 작성해야 하는데, 법무 자문 비용이 건당 50-200만원이며, 의료법·개인정보보호법·AI기본법이 동시에 적용되어 일반 법무법인도 정확한 템플릿을 제공하지 못한다.
솔루션
의료AI 활용 유형(영상 판독 보조, 처방 추천, 증상 체크 등)을 선택하면, 관련 법규(의료법 24조, 개인정보보호법, AI기본법)를 자동 반영한 환자 동의서·면책 조항·설명의무 체크리스트를 생성. 법규 변경 시 기존 문서의 업데이트 필요 항목을 자동 알림하고, 환자 서명 전자문서 관리 기능을 포함한다.
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 (77%)
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 (60/100)
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
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
데이터 파이프라인 [low]