소개
본래는 올해부터 개정될 것이라는 헬스케어 마이데이터를 활용하면 어떤 좋은 기회가 있지 않을까라는 생각과 더불어, 혼자 재미삼아 사용하던 AI를 좀 더 제대로 사용하고자 이번 15기에 들어왔다보니, 구체적인 프로젝트를 생각하지 못하였습니다.
몇몇 강의를 수강 및 청강하면서 해보고 싶어진 몇몇 프로젝트가 생겼고, 그 중 제가 수강 중인 헬스 케어 관련해서는 다음과 같은 아이디어의 프로젝트를 15기내에 진행하고자 계획 중입니다.
식상한 사례글 제목과 다르게, 실제 프로젝트 가칭은 "My Layer"라는 이름으로, 이는 제 생각을 GPT에게 PRD 작성을 맡기니, 해당 이름을 주었습니다.
"문명은 레이어다" 혹시 이런 말을 들어본 적 있으신가요? 비록 이 말이 게임계에서 발현되어 '휴먼 카인즈' 또는 '문명7' 이라는 재미없는 졸작(휴먼카인즈에 너무 쎄게 데여서 사실 문명7은 해보지도 않았습니다...) 만든 장본인이 되었지만, 문명의 역사는 하나의 겹으로 이어나가는 것이 아니라 여러 겹으로 쌓여 이루어져, 특정 문명을 이해하려면 그 역사의 층위를 고려해야한다는 생각에는 동의합니다. 더불어, 이는 단순히 문명 뿐만아니라, 다른 주제에서도 그렇게 여길 주제들이 많다는 생각을 가지고 있습니다.
그 중 하나가 한 개인의 건강 또한 마찬가지라고 생각합니다. 예를 들어보죠. A라는 사람은 3개월에 한번씩 주기적으로 정기검진을 받으며, 의사와 진료를 받고 약을 처방받는 만성질환X을 가졌습니다. 이 A라는 사람은 그 질병 과는 별개로 다른 가벼운 질병Y에 걸려 진료를 받기도 하고, 국가건강검진을 받을 때가 되어 건강검진도 받을 수 있습니다. 심지어는 이 사람이 자신의 건강과 몸에 관심을 가지어, 유전자검사를 받을 수도 있죠. 또 특정한 생활습관과 식습관을 가지고 있을 겁니다.
이제 이 A라는 사람이 스스로의 건강에 대해 받아들이는 정보를 보면, 주기적인 정기검진의 이번 검사결과, 처방전, 건강검진결과, 유전자 결과 등 이산적 결과를 받아들이거나, 심지어는 그 결과 조차 이해하기 어렵습니다. 또 특정한 생활습관이나 식습관의 경우, 되레 짐작한 자신의 건강에 맞추어 개선하고자 하거나, 아니면 그냥 이어지기도 하겠죠. 하지만 실제 A의 건강에 대한 결과 데이터는 이산적으로 바라보기보다는 종합적으로 바라보는 것이 옳다고 생각합니다. 그가 만성질환X를 가지고 있어 Y를 잘 걸리고 있었을 수도 있고, 건강검진에서 확인한 결과가 질환자X입장이나, 특정 유전자를 가진 사람에게는 다른 사람들보다 더 중요할지도 모르죠.
그러다보니, 제가 생각한 프로젝트는 사용자 개인의 헬스케어 데이터를 Layer'라는 개념으로 시각화하고, 종합적 인사이트를 제공하는 헬스케어 분석 플랫폼을 제작하여, 자신의 건강 상태를 쉽게 이해하고 추적할 수 있게 하며, 이후 AI 기반 챗봇, 질병 예측, 3D 인터페이스 등으로 확장까지 시행하게 만들고 싶었습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
처음에는 lovable과 Google AI studio를 사용했습니다.
1주차 헬스케어 강의에서 배운대로, Google AI studio로 PRD를 작성한 후, lovable에게 PRD를 입력함으로서, 앱을 만들도록 하였습니다. 이 과정에서 제가 느낀 문제점은 Lovable이 너무 편하지만, 무료이용자 입장에서 하루에 5번밖에 기회가 없다는 점과, 그 결과물이 훌륭하지만, 디테일 측면에서 좀 더 세밀하게 다루어줄 수 있을지에 대한 의문이 생겼습니다.
그리고는 다른 강의들을 청강하면서, lovable 대신 cursor를 Google AI studio대신 chatGPT를 사용하였습니다.
chat GPT를 사용한 이유는, 제가 유료이용자이면서, 청강하면서 알게된 GPTs를 이용해보니, 조금 더 괜찮은 PRD를 작성할 수 있었기 때문이었고, Cursor의 경우는 조금 더 코딩 측면에서 자유도를 높여보고 싶다는 욕심에 시작해보았죠. 그러나 Cursor의 "딸깍"이 편하기는 하지만, 계속 오류가 난다는 면과, lovable이 더 좋고 빠른 성과를 보인다는 점을 느꼈습니다.
다만 Cursor를 사용하게 되면서, 청강에서 배운 것이, prd.md와 To_do.md를 따로 작성하여 시키니 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 깨달았습니다.
지금은 다시 chatGPT로 만든 PRD를 Lovable에게 맡겼으며, 이후 만들어진 코드를 cursor로 다시 돌릴 계획을 진행중입니다.
결과와 배운 점
1주차 수강에서 배운 것을 청강한 수업들을 이용해 다음과 같이 프롬프트를 수정하여 활용했습니다.
이러한 prd.md와 To_do.md를 제작하고, 이를 고려해달라고 하면, lovable이 To do list에 체크를 하면서, 개발을 해주며, 이렇게 하면 AI 챗봇 구현 등 까지는 잘 작동되는 것 같습니다.
(다만 cursor에서 다시 확인해보면 구현이 안되어 있다고 이야기를 하고 있어서, 이제 어디까지 백엔드가 진짜 구현되어 있는지는 다시 하나씩 확인은 해야 할 것 같습니다)
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