6개 이상의 API 호출을 단 1회로 단축한 제약 데이터 통합 API 설계

Context

분산된 4개 정부 소스 및 SEC 공시 데이터 기반의 복잡한 쿼리 구조. 약물 간 비교 분석을 위해 서로 다른 스키마와 엔드포인트를 반복 호출해야 하는 비효율적 프로세스. 분석 결과 도출까지 수 시간이 소요되는 데이터 파편화 문제.

Technical Solution

• openFDA의 Adverse Events, Recalls, Labels 등 서로 다른 스키마를 가진 엔드포인트를 단일 API 인터페이스로 통합
• PRR(Proportional Reporting Ratio) 및 ROR(Reporting Odds Ratio) 알고리즘을 적용한 Pharmacovigilance Signal Detection 엔진 구현
• 주식 티커 기반의 기업 포트폴리오 연결 및 약물별 리스크 스코어링 로직 설계
• Claude LLM을 활용하여 정형 데이터와 자연어를 결합한 AI Analyst Briefs 생성 체계 구축
• AI Agent 통합을 위한 Model Context Protocol(MCP) 기반의 19가지 전용 도구 제공
• 매일 업데이트되는 FDA 원천 데이터를 동기화하는 데이터 파이프라인 구축

Impact

• 분석 소요 시간: 수 시간 -> 5초 이내로 단축
• 데이터 규모: 1,000,000건 이상의 FDA FAERS 부작용 보고서 처리
• 커버리지: 358개 약물, 691건의 리콜, 2,221건의 라벨 변경 사항, 156개 바이오 기업 데이터 추적
• 인터페이스: 25개 API 엔드포인트 및 19개 MCP 도구 제공

Key Takeaway

파편화된 외부 API 환경에서 도메인 특화 로직(PRR/ROR)과 LLM을 결합한 추상화 계층을 구축하여 단순 데이터 전달자가 아닌 인텔리전스 제공자로 가치를 전환한 사례.