B
퇴직 후 건강검진 항목 맞춤 설계
2.95
파생 체인
단계 1
AI 기술 확산과 건강관리 관심
→
단계 2
퇴직 후 직장 건강검진 소멸 문제
→
단계 3
개인 건강 이력 기반 필요 검진 항목 선별
→
단계 4
검진 항목별 비용·병원 비교 + 최적 조합 설계
문제
직장인이 퇴직하면 매년 회사에서 제공하던 종합건강검진(80-150만원 상당)이 사라지고, 국민건강검진(2년 1회, 기본항목만)으로 대체된다. 50대 후반~60대는 암·심혈관·당뇨 등 주요 질환의 고위험군인데, 어떤 검진 항목을 추가로 받아야 하는지, 병원별로 같은 항목도 가격이 2-3배 차이 나는 것을 비교할 방법이 없다. 불필요한 항목에 돈을 쓰거나, 필요한 항목을 빠뜨려 조기 발견 기회를 놓친다.
솔루션
연령·성별·가족력·과거 검진 이상소견을 입력하면, 의학 가이드라인 기반으로 올해 받아야 할 검진 항목을 추천하고 근처 병원별 가격을 비교해주는 웹 서비스. 핵심 기능: (1) 위험 요인 기반 필수/권장/선택 검진 항목 분류, (2) 지역 내 검진센터 항목별 가격 비교표, (3) 예산(30만/50만/100만원)별 최적 검진 조합 추천. 차별점: 병원 마케팅이 아닌 의학 근거 기반 항목 추천 + 가격 투명성.
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 (65%)
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 (56/100)
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]
데이터 파이프라인 [medium]