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개발자가 WHO 단행본 + PubMed 논문 + 지역 약전 데이터를 정적 사이트로 통합해 250+ 안데스 약용식물 정보를 180KB 크기로 제공
I Built an Andean Medicinal Plant Identifier That Uses Traditional Knowledge + Modern Data
AI 요약
Context
안데스 전통의학 지식이 학술논문, 임상시험 레지스트리, 구전 등 세 곳에 분산되어 있어 약사나 환자가 교차 검증을 수동으로 수행해야 했다. Google 검색으로는 "마카와 혈압약을 함께 복용 가능한가?"같은 질문에 답할 수 없는 상황이었다.
Technical Solution
- 데이터 수집: WHO 단행본(150+ 식물), PubMed 추상화(검색식: "[식물명] AND (clinical trial OR systematic review)"), 페루 DIGEMID·콜롬비아 약전 통합
- 빌드 타임 컴파일: data/plants.json(250개 항목) → Node.js 빌드 스크립트 → site/plantas/[slug]/index.html(식물당 1페이지) + site/api/plants.json(검색 인덱스) 생성
- 검색 구현: 트라이그램 인덱스 기반 클라이언트 사이드 퍼지 검색, 외부 의존성 없음
- 메타데이터: JSON-LD 구조화 데이터로 MedicalEntity, MedicalStudy, MedicalCondition 타입 정의
- 다중언어 정규화: 공통 이름 15개+ 및 지역 변수를 정준 학명으로 매핑하는 별칭 시스템 도입(페루 "Muña"와 볼리비아 "Muña"의 충돌 해결)
Impact
- 전체 사이트 크기(250개 식물 포함): 180KB gzipped
- First Contentful Paint: 1초 이하
- Lighthouse 성능 점수: Performance 98, Accessibility 96, Best Practices 100, SEO 100
Key Takeaway
다학제적 의료 데이터를 정적 사이트로 배포하면 복잡한 백엔드 인프라 없이도 의존성 0으로 지속 가능한 참고 도구를 운영할 수 있으며, 임상 근거 등급 설계(Level 1-5)는 전통의학처럼 임상시험 데이터가 부족한 분야에서 불확실성을 투명하게 전달하는 방식이다.
실천 포인트
전통 의학·민간 요법 데이터베이스를 구축하는 팀에서 증거 등급 5단계 시스템(메타분석 → RCT → 동물 시험 → 사례 보고 → 구전 전통)을 도입하면 임상시험이 없는 자료도 신뢰도 명시와 함께 서비스할 수 있으며, 약물 상호작용(592개 기록됨)처럼 데이터가 완전하지 않은 영역은 미검증 상태임을 명확히 표기해야 환자 안전성을 확보할 수 있다.