A
공공의료AI 환자설명서 생성기
3.90
파생 체인
단계 1
공공의료 AI 선도병원 전환
→
단계 2
의료AI 도입 병원 운영 지원
→
단계 3
AI 진단 결과 환자 설명 자동화
문제
공공병원에 AI 영상판독·AI 병리분석이 도입되면서 환자에게 'AI가 보조 판독했습니다'라는 설명 의무가 생겼지만, 의료진이 AI 판독 결과를 비전문가 환자에게 이해 가능한 수준으로 설명하는 데 건당 5-10분이 추가 소요된다. 하루 50건 기준 4-8시간의 추가 업무가 발생하며, 설명 부족 시 환자 민원과 의료분쟁 리스크가 증가한다.
솔루션
AI 판독 결과 JSON을 입력받아 환자 연령·교육수준에 맞춘 쉬운 한글 설명서를 자동 생성한다. 의료용어 자동 번역, 시각적 도해 삽입, 후속 조치 안내를 포함하며, 의사가 30초 내 검토·수정 후 환자에게 전달할 수 있다.
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 (68%)
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 (68/100)
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
AI/ML [medium]
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]