[hackathon] KU Medical Hackathon

홍보 포스터

 

건국대 병원에서 메디컬 해커톤을 주최하여 참여하였습니다.

 

올해 초 개발을 시작하고 나서 해커톤을 두 차례 주최하긴 하였지만 

 

참여하는 건 처음이라 설레는 마음으로 시작했습니다.

 

 

모집대상이 대학생 뿐만 아니라 일반인, 예비창업자, 스타트업 모두 포함되어

 

수준 높은 결과물들을 볼 기대도 하였습니다.

 

 

해커톤 당일, 해커톤은 건국대학교나 건국대병원이 아닌 

 

더 클래식 500 에서 진행되었습니다.

 

 

 

건물 외관

건물의 외관부터 내부에 이르기까지 해커톤을 하기에 너무나 과분하다는 생각이 들 정도로 좋았습니다.

 

 

건물에 들어가니 북금곰과 기린도 반겨주었습니다.

 

 

 

오프닝

성공적으로 오프닝을 마친 후에는 멘토 분들의 강연도 듣고 해커톤을 어떻게 진행할지에 대한 안내사항도 들었습니다.

 

 

 

심사기준은 다음과 같았습니다. 

 

가장 어려웠던 점은 저 안에 비즈니스 모델 BM 을 녹여내야 한다는 점이었습니다.

 

그 동안 개발을 하면서 어떻게 수익구조를 만들지에 대한 고찰은 한 번도 해본 적이 없었기에 더욱 어려웠습니다.

 

 

 

조식,중식,석식

밤샘 개발은 항상 쉽지않지만 이번엔 비교적 괜찮았습니다.

 

아무래도 더 클래식 500의 맛있는 밥이 일조한 듯 합니다 ㅎㅎㅎㅎ

 

점심과 저녁메뉴는 똑같았지만 그래도 맛있게 먹었습니다 :)

 

 

 

개발도 순조롭게 진행되었습니다.

 

저희 팀은 안드로이드 개발자 하나와 서버 개발자 둘, 디자이너 네 명이서 팀을 이루었습니다.

 

 

 

모델 다이어그램도 그리고, 

( 완성본이 아닌 1차 다이어그램 입니다. )

 

 

 

프로덕트 기획서도 작성해보았습니다.

 

프로덕트 기획서

이런 부분들을 통해 개발자들 간의, 개발자와 디자이너간의 원활한 소통이 이루어졌습니다.

 

 

 

내 증상과 정보를 입력하면, 병원의 예상진료 가격과 항목을 알려주는 서비스 얼마 닥 을 만들 수 있었습니다. 

얼마닥

 

 

핵심적으로 크게 3가지 기능을 구현하였습니다.

 

첫 번째로, 진료 비용 예상 입니다.

 

진료 예상 비용

건강보험심사평가원의 데이터를 통해서 주상병코드에 대한 청구건수, 요양급여비용 데이터를 구할 수 있었습니다. 

 

물론 테이블에 다른 칼럼도 많지만 사용하지 않았으므로 생략합니다. 

 

이 때, 요양급여비용은 요양기관이 건강 보험의 가입자 또는 피부양자에게 제공한 의료 서비스에 대한 대가로 지불되는 비용을 말하며

 

쉽게 말해서 병원비 입니다. 

 

즉 요양급여비용을 청구건수로 나누면, 한 건 당 병원비를 구할 수 있습니다.

 

 

 

하지만 사용자는 본인의 증상은 알지만, 그 증상에 대한 주상병코드는 알지 못합니다.

 

https://www.hira.or.kr/re/cmmn/sickSym/list.do

상병코드조회 < 건강보험심사평가원

해당사이트에서 상병코드에 대한 상병명을 매칭할 수 있어서 190,000 개의 데이터를 전부 크롤링 한 다음, 

 

위 테이블과 조인해주었습니다.

 

 

 

여기서 한 가지 의문점이 생겼는데, 상병코드들을 조회하다보니

 

A000 : 비브리오 콜레리 01 전형균에 의한 콜레라

 

A001 : 비브리오 콜레리 01 엘토르형균에 의한 콜레라

 

다음과 같이 주상병코드도 한 끝 차이고 이름도 비슷한 질병이 굉장히 많았습니다.

 

또한 건강보험심사평가원의 테이블은 상병코드가 알파벳 한자리와 숫자 2자리의 합으로

 

이루어져 있기에 제대로 매칭이 되지도 않았습니다.

 

따라서 해커톤 멘토로 참석해주신 건국대학병원 교수님들께 조언을 구했고

 

앞 3개의 코드가 비슷하면 치료방법은 유사할 것이기 때문에

 

지금과 같은 경우에는 같은 질병으로 봐도 무방하다는 조언을 구할 수 있었습니다.

 

 

두 번째로, 예상 진료 항목 가시화 입니다.

 

구현 방법 2

우선 CDM 이 무엇인지 알아봅시다. 

 

CDM 이란 common data model 의 줄임말로서 

 

여러 병원들의 환자 데이터를 기반으로 임상연구를 진행해야만 의미 있는 결과 를 제시할 수 있기 때문에

 

각 병원의 데이터를 같은 포맷인 공통 데이터 모델로 사용하는 것을 말합니다.

 

이를 통해 우리는 여러 병원들에 대해 증상에 대한 처방 데이터를 얻을 수 있습니다.

 

이로서 머신러닝 모델을 학습시켜 예상진료 항목을 가시화 하고자 하였습니다.

 

 

 

세 번째로, 병원리스트 조회 입니다.

구현방법 3

모든 데이터를 얻었다면 이를 토대로 환자에게 병원을 추천해주어야 합니다.

 

이를 위해 카카오 지도 API 를 통해서 환자 주변의 병원 데이터를 얻어올 수 있었고 

 

이를 환자에게 제공해주었습니다.

 

 

 

 

비지니스 모델

비지니스 모델은 다음과 같이 세웠습니다.

 

처음에는 단순히 광고, 회원에 대해 더 많은 병원 리스트 목록 등 1차원적인 비지니스 모델만을 생각하였습니다.

 

하지만 다른 스타트업들의 사례를 토대로 한 단계 더 나아갈 수 있었습니다.

 

뱅크샐러드가 고객들의 결제 정보를 통해 카드를 추천해주는 것과 같이,

 

저희는 의료데이터를 토대로 보함 상품을 추천해주는 모델을 짜보았습니다.

 

 

 

 

심사위원들께 극찬의 극찬을 받으며 발표를 마무리하였습니다. 

 

 

 

그 결과, 1등!!!! 대상을 받고 해커톤을 마무리 하였습니다.