증상을 입력하면 경증인지 중증인지 가려주고, 경증이면 응급처치 방법을, 중증이면 사는 지역의 병원 정보를 안내합니다.
바로 답하지 않고 먼저 증상을 되묻고, 답을 받은 뒤 가능한 원인과 대처를 설명합니다. 그다음 지역을 물어 해당 구의 병원 연락처를 안내하고, 급할 땐 119 상담도 권합니다.
공개 통계를 먼저 읽고, 그 숫자가 가리키는 지점까지 문제를 좁힌 다음 만들었습니다. 왼쪽은 조사한 것이고, 오른쪽은 그래서 내린 결정입니다.
응급실 내원 환자의 50% 이상이 KTAS 4~5등급(경증). 2023년 852만 건 중 442만 건.
문제를 "응급실이 붐빈다"가 아니라 "경증 환자를 가려내는 일"로 좁혔습니다. 진단 챗봇이 아닌 경중 판별 챗봇으로 설계했습니다.
응급실 본인부담금이 10만원에서 16~25만원으로 인상.
사용자가 얻는 가치를 "빠른 진료"가 아니라 "불필요한 응급실 방문을 피하는 것"으로 정의했습니다.
119 재이송 2,645건 중 40.9%가 전문의 부재로 발생.
현장에 판단해줄 사람이 없다는 것을 전제로 두고, 병원에 도착하기 전 단계를 대상으로 삼았습니다.
기존 응급의료포털은 전문 용어가 많고, 직접 사이트에 들어가 지역 기관을 찾아야 합니다.
용어를 몰라도 증상을 말로 설명하면 되도록 대화형 인터페이스로 바꿨습니다.
한국형 응급환자 분류체계 KTAS Level 1~5가 이미 공인되어 있습니다.
자체 기준을 새로 만들지 않고 공인된 분류체계를 그대로 채택했습니다. 의료 분류는 임의로 정의할 영역이 아니라고 판단했습니다.
검색을 한 번만 돌리지 않습니다. 먼저 경중을 판별하고, 그 결과에 따라 서로 다른 지식베이스를 조회합니다. 경증이면 처치 자료를, 중증이면 지역 병원 정보를 찾아옵니다. 같은 질문이라도 판별 결과에 따라 답의 성격이 완전히 달라집니다.