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생활 속 AI 활용
장루바라기 | AI 기반 결장루 자가관리 앱 개발
퇴원 초기 고령 결장루 환자의 자가관리를 돕는 앱 '장루바라기'입니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
결장루 수술 후 퇴원한 어르신은 “짜장면 먹어도 될까?”, “주머니가 새면 어떡하지?”, “언제 병원에 가야 할까?”와 같은 고민을 마주합니다. 병원에서 배운 관리 방법은 잊히기 쉽고, 식사와 외출에 대한 불안으로 일상생활에도 어려움을 겪을 수 있습니다.
저희 팀은 이러한 문제를 간호진단 4가지로 구체화하고, 수술 후 1~3주 이내 고령 결장루 환자를 위한 자가관리 앱 ‘장루바라기’를 기획했습니다. 전문 개발자가 없는 상황에서 AI를 앱 개발을 위한 코딩 도구이자, 환자에게 맞춤형 식사 정보를 제공하는 챗봇으로 활용했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 과정에서는 Anthropic의 Claude Code(Opus 5.5·Fable 5.1)를 활용했습니다. 필요한 기능과 화면 구성, 안전 규칙을 자연어로 설명하면 AI가 코드를 작성하고, 팀원들이 직접 실행·검토·수정하는 과정을 반복했습니다. 또한 매일 인수인계 문서를 작성해 개발 맥락을 유지하며 약 3주 만에 앱을 구현했습니다.
앱 내부에는 Claude API를 연동한 AI 식사 챗봇을 적용했습니다. 사용자가 음식을 질문하면 먼저 앱 규칙이 19개 위험·연락 기준을 확인합니다. 이후 Claude Haiku 4.5가 질문의 의도와 음식명, 간접적인 위험 표현을 분류하고, Claude Sonnet 5.5가 음식 사전, 식약처 음식 DB, 개인 식사·반응 기록을 참고해 예상 반응과 유의점, 대체 메뉴를 안내합니다.
AI 답변에 진단이나 섭취 허용 등 부적절한 표현이 포함되면 이를 차단하고 사전에 정의된 안내 카드로 대체합니다. AI 기능은 국외 정보 전송에 동의한 사용자에게만 제공하며, 하루 30회로 제한하고 대화 내용은 서버에 저장하지 않습니다. 그 외 교육·기록·마음챙김·화장실 찾기 기능은 AI 없이 작동하도록 설계했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
전문 개발자 없이 약 3주 만에 웹과 안드로이드에서 실행 가능한 앱을 완성했습니다. 교육·위험 신호 확인, 장루 관리 기록, AI 식사 관리, 일상 복귀 지원의 4가지 핵심 기능을 구현했으며, 8개 지식 영역의 근거 문서 70쪽, 연락 기준 19항목, 전국 장애인 화장실 20,086곳의 검색 기능을 담았습니다.
완성 후에는 전문가 자문, 사용자 평가, QA를 통해 앱을 개선했습니다. 전문가 의견 10가지 중 6가지를 반영해 대상자를 구체화하고 불필요한 기능을 줄였습니다. 결장루 환자 1명의 사용성 평가에서는 71/90점을 얻었으며, 메뉴 사용이 어렵다는 의견을 반영해 홈 화면과 식사 기능을 단순화했습니다. 이후 최종 QA 14개 항목을 모두 통과했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 중점을 둔 부분은 AI가 의료적 판단을 대신하지 않도록 설계하는 것이었습니다.
첫째, AI가 자체적인 의학 지식을 임의로 추가하지 않고, 제공된 근거자료 안에서만 답하도록 시스템 프롬프트를 설계했습니다. 둘째, 위험 신호는 AI 호출 전후의 규칙으로 확인하고, AI가 위험 상황을 임의로 안전하다고 판단하지 못하도록 했습니다.
셋째, 개인 식사 기록의 반복 패턴은 AI가 아닌 앱 규칙으로 계산했습니다. 특정 재료를 섭취한 뒤 같은 반응이 반복되면 횟수만 안내하고 원인이라고 단정하지 않도록 했습니다. 또한 두 음식을 비교하는 질문에서 AI가 임의로 우열을 판단하는 문제를 발견해 관련 제한 규칙을 추가했습니다.
다만 의료정보에 대한 추가적인 전문가 감수가 필요하고, 사용성 평가도 수술 후 10주인 환자 1명에게만 진행했다는 한계가 있습니다. 향후 퇴원 초기 환자로 평가를 확대하고, AI 응답의 정확성과 안전성을 추가 검증할 계획입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
전문적인 코딩 경험이 없어도 AI 개발 도구와 API를 활용해 유사한 서비스를 구현할 수 있습니다.
저희가 활용한 방법은 다섯 단계입니다. ① AI가 수행할 역할과 하지 않을 판단을 먼저 정의하고, ② 공신력 있는 자료를 수집해 답변의 근거를 마련합니다. ③ 시스템 프롬프트로 답변 범위를 제한하고, ④ AI 호출 전후에 위험 표현을 확인하는 안전 규칙을 적용합니다. ⑤ 마지막으로 체크리스트와 사용자 평가를 통해 반복적으로 개선합니다.
이때 개인정보를 최소한으로 수집·전송하고, AI가 제공하는 정보의 한계를 명확히 안내하는 것이 중요합니다.
장루바라기의 개발 경험은 다른 건강관리 서비스에도 참고할 수 있지만, 대상 질환과 사용 환경에 맞는 근거자료와 안전 기준을 별도로 검토해야 합니다. 구체적인 개발 과정과 안전 설계는 첨부 PDF에 담았습니다.
결장루 수술 후 퇴원한 어르신은 “짜장면 먹어도 될까?”, “주머니가 새면 어떡하지?”, “언제 병원에 가야 할까?”와 같은 고민을 마주합니다. 병원에서 배운 관리 방법은 잊히기 쉽고, 식사와 외출에 대한 불안으로 일상생활에도 어려움을 겪을 수 있습니다.
저희 팀은 이러한 문제를 간호진단 4가지로 구체화하고, 수술 후 1~3주 이내 고령 결장루 환자를 위한 자가관리 앱 ‘장루바라기’를 기획했습니다. 전문 개발자가 없는 상황에서 AI를 앱 개발을 위한 코딩 도구이자, 환자에게 맞춤형 식사 정보를 제공하는 챗봇으로 활용했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 과정에서는 Anthropic의 Claude Code(Opus 5.5·Fable 5.1)를 활용했습니다. 필요한 기능과 화면 구성, 안전 규칙을 자연어로 설명하면 AI가 코드를 작성하고, 팀원들이 직접 실행·검토·수정하는 과정을 반복했습니다. 또한 매일 인수인계 문서를 작성해 개발 맥락을 유지하며 약 3주 만에 앱을 구현했습니다.
앱 내부에는 Claude API를 연동한 AI 식사 챗봇을 적용했습니다. 사용자가 음식을 질문하면 먼저 앱 규칙이 19개 위험·연락 기준을 확인합니다. 이후 Claude Haiku 4.5가 질문의 의도와 음식명, 간접적인 위험 표현을 분류하고, Claude Sonnet 5.5가 음식 사전, 식약처 음식 DB, 개인 식사·반응 기록을 참고해 예상 반응과 유의점, 대체 메뉴를 안내합니다.
AI 답변에 진단이나 섭취 허용 등 부적절한 표현이 포함되면 이를 차단하고 사전에 정의된 안내 카드로 대체합니다. AI 기능은 국외 정보 전송에 동의한 사용자에게만 제공하며, 하루 30회로 제한하고 대화 내용은 서버에 저장하지 않습니다. 그 외 교육·기록·마음챙김·화장실 찾기 기능은 AI 없이 작동하도록 설계했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
전문 개발자 없이 약 3주 만에 웹과 안드로이드에서 실행 가능한 앱을 완성했습니다. 교육·위험 신호 확인, 장루 관리 기록, AI 식사 관리, 일상 복귀 지원의 4가지 핵심 기능을 구현했으며, 8개 지식 영역의 근거 문서 70쪽, 연락 기준 19항목, 전국 장애인 화장실 20,086곳의 검색 기능을 담았습니다.
완성 후에는 전문가 자문, 사용자 평가, QA를 통해 앱을 개선했습니다. 전문가 의견 10가지 중 6가지를 반영해 대상자를 구체화하고 불필요한 기능을 줄였습니다. 결장루 환자 1명의 사용성 평가에서는 71/90점을 얻었으며, 메뉴 사용이 어렵다는 의견을 반영해 홈 화면과 식사 기능을 단순화했습니다. 이후 최종 QA 14개 항목을 모두 통과했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 중점을 둔 부분은 AI가 의료적 판단을 대신하지 않도록 설계하는 것이었습니다.
첫째, AI가 자체적인 의학 지식을 임의로 추가하지 않고, 제공된 근거자료 안에서만 답하도록 시스템 프롬프트를 설계했습니다. 둘째, 위험 신호는 AI 호출 전후의 규칙으로 확인하고, AI가 위험 상황을 임의로 안전하다고 판단하지 못하도록 했습니다.
셋째, 개인 식사 기록의 반복 패턴은 AI가 아닌 앱 규칙으로 계산했습니다. 특정 재료를 섭취한 뒤 같은 반응이 반복되면 횟수만 안내하고 원인이라고 단정하지 않도록 했습니다. 또한 두 음식을 비교하는 질문에서 AI가 임의로 우열을 판단하는 문제를 발견해 관련 제한 규칙을 추가했습니다.
다만 의료정보에 대한 추가적인 전문가 감수가 필요하고, 사용성 평가도 수술 후 10주인 환자 1명에게만 진행했다는 한계가 있습니다. 향후 퇴원 초기 환자로 평가를 확대하고, AI 응답의 정확성과 안전성을 추가 검증할 계획입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
전문적인 코딩 경험이 없어도 AI 개발 도구와 API를 활용해 유사한 서비스를 구현할 수 있습니다.
저희가 활용한 방법은 다섯 단계입니다. ① AI가 수행할 역할과 하지 않을 판단을 먼저 정의하고, ② 공신력 있는 자료를 수집해 답변의 근거를 마련합니다. ③ 시스템 프롬프트로 답변 범위를 제한하고, ④ AI 호출 전후에 위험 표현을 확인하는 안전 규칙을 적용합니다. ⑤ 마지막으로 체크리스트와 사용자 평가를 통해 반복적으로 개선합니다.
이때 개인정보를 최소한으로 수집·전송하고, AI가 제공하는 정보의 한계를 명확히 안내하는 것이 중요합니다.
장루바라기의 개발 경험은 다른 건강관리 서비스에도 참고할 수 있지만, 대상 질환과 사용 환경에 맞는 근거자료와 안전 기준을 별도로 검토해야 합니다. 구체적인 개발 과정과 안전 설계는 첨부 PDF에 담았습니다.
