B

공공병원 AI진료 사전 안내서

3.55

파생 체인

단계 1 서울의료원 공공의료 AI 선도병원
단계 2 공공병원 AI 도입 시 환자 이해 부족
단계 3 AI진료 경험 사전 안내 + 질문 생성 서비스

문제

50-60대 만성질환자가 서울의료원 등 공공병원에서 AI 보조 진단을 받게 되면, AI가 판독한 검사결과를 의사가 설명해도 'AI가 한 건데 믿어도 되나', '내 데이터가 어디로 가는지' 같은 불안이 해소되지 않는다. 진료 전에 AI 진단 프로세스를 이해할 수 있는 자료가 없고, 제한된 진료시간(평균 5-7분) 내에 궁금한 점을 모두 물어보지 못한 채 나온다.

솔루션

방문 예정 병원과 진료과를 선택하면, 해당 병원이 도입한 AI 진단 도구의 작동 원리를 비전문가 언어로 설명하고, '진료 시 꼭 물어볼 질문 5가지'를 자동 생성한다. 데이터 활용 동의서의 핵심 조항을 한글 해설로 보여주고, 거부 시 어떤 차이가 있는지 비교표를 제공한다.

타겟: 50-65세, 공공병원 정기 방문 만성질환자(고혈압·당뇨·폐질환), AI 보조 진단을 처음 경험하게 되는 환자
수익 모델: 무료 웹 서비스. 병원별 AI진료 상세 리포트 PDF 다운로드 시 건당 2,000원. 병원 측 B2B로 환자 사전교육 솔루션 납품 가능
생태계 역할: 교육
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
4.0/5
U Urgency
3.0/5
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 (72%)

기술 복잡도
32.0/40
데이터 접근성
20.4/25
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
9.4/20
타이밍
14.0/20
수익 참조
7.5/15
곡괭이 적합
7.5/15
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

프론트엔드 [low] 백엔드 [medium]
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