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Dev.toAI/ML
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Gemini LLM 기반 증상 추적 및 의료 보고서 생성 자동화 시스템 설계
I Built an AI Symptom Tracker That Generates Doctor-Ready Reports
AI 요약
Context
단순 데이터 저장 중심의 기존 Symptom Tracker가 가진 분석 기능의 부재와 의료진 전달 시의 정보 비효율성 해결 필요. 사용자 경험 중심의 데이터 로깅과 전문가용 리포트 생성 간의 간극을 메우기 위한 지능형 분석 구조 설계.
Technical Solution
- Next.js App Router 기반의 반응형 인터페이스를 통한 실시간 증상 로깅 및 시각적 Health Timeline 구현
- Supabase를 활용한 사용자 인증 및 증상 데이터의 정형/비정형 통합 저장 구조 설계
- Google Gemini API를 연동하여 단순 로그 데이터에서 재발 패턴 및 특이 트렌드를 추출하는 추론 로직 구현
- LLM 분석 결과를 의료진 최적화 포맷으로 변환하는 Structured Report 생성 파이프라인 구축
- Tailwind CSS 및 Lucide Icons를 적용하여 데이터 밀도가 높은 대시보드의 시각적 인지 효율 개선
실천 포인트
1. 비정형 텍스트 로그를 LLM에 전달하기 전, 정형 데이터(severity, date)와 결합하여 컨텍스트를 강화했는가?
2. 최종 사용자(의사)의 도메인 특성에 맞는 출력 포맷(Structured Document) 정의가 이루어졌는가?
3. Supabase와 같은 BaaS를 활용하여 데이터 저장과 인증 계층의 오버헤드를 최소화했는가?