의료 기록 분석 및 수임 가치 평가기 (Medical Record Triage)

핵심 요약 (3줄)

• 이 문서는 ‘의료 기록 분석 및 수임 가치 평가기 (Medical Record Triage)’ 아이디어의 실행 가능성과 수익성을 92점 기준으로 검증한 PRD 리포트입니다.
• 현재 판정은 PASS이며, 핵심 구매 가설은 ‘서비스 가격 체계는 로펌의 규모와 월평균 상담 건수에 따라 세 가지 등급으로 구성하며, 모든 결제는 SaaS 형태의 월간 구독 방식으로 진행한다. 이는 고객이 인지하는 가치에 따라 명확하고 정당화 가능한 가격 구조를 제시하는 가치 기반 가격 책정(Value-based Pricing) 프레임워크를 기반으로 한다 [1].’ 입니다.
• 실행 우선순위는 ‘MVP의 최우선 목표는 ‘5분 내 고가치 사건(예상 손해배상액 1,000만 원 이상) 식별’이며, 이를 위해 핵심적인 의료 서식 분석과 산출 엔진 구현에 집중한다.’ 입니다.

핵심 사실 카드

용어 짧은 설명

• 초기 고객군(ICP): 가장 먼저 돈을 낼 가능성이 높은 고객 집단
• 최소 기능 버전(MVP): 핵심 가설 검증에 필요한 최소 범위 제품
• 투자 대비 효과(ROI): 투입 비용 대비 얻는 효과/수익
• 핵심지표(KPI): 성패를 판단하는 숫자 지표
• API: 시스템 간 데이터를 주고받는 연동 규칙

목차

• 1. 문제와 시장 신호
• 2. 아이디어 평가 결과
• 3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)
• 4. 핵심 요구사항
• 5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)
• 6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)
• 7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)
• 8. 검증 메모 및 한계
• 자주 묻는 질문(FAQ)
• 출처 및 근거

1. 문제와 시장 신호

정답 요약

이 아이디어가 해결하려는 문제와 실제 수요 신호를 먼저 명확히 고정합니다.

문제 정의

1. 문제 정의: 현재 3~10인 규모의 교통사고 및 의료 전문 로펌은 월평균 30건 이상의 신규 상담이 유입되나, 변호사가 직접 수십 장의 진단서와 수술 기록지를 검토하는 데 주당 10시간 이상을 소모하고 있습니다. 이 과정에서 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하는 고가치 사건(High-value case)을 즉시 식별하지 못해 타 로펌에 의뢰인을 빼앗기는 기회비용이 매달 수천만 원에 달합니다.
2. 기존 대안의 한계: 주니어 변호사나 사무장을 고용하여 수동으로 검토하는 방식은 월 400만 원 이상의 고정비가 발생하며, 의학 전문 용어 해석 오류로 인해 승소 가능성을 잘못 판단하는 리스크가 상존합니다. 범용 OCR 소프트웨어는 단순 텍스트 추출에 그쳐, 법률적 맥락이 포함된 ‘장해율’이나 ‘향후 치료비’ 산출과 같은 고차원적 분석이 불가능합니다.
3. 시장의 변화(Why Now): 최근 GPT-4o 및 Claude 3.5와 같은 LLM의 비정형 데이터 해석 능력이 비약적으로 향상되어, 복잡한 의료 기록지에서 법률적 핵심 지표를 90% 이상의 정확도로 추출하는 것이 기술적으로 가능해졌습니다.
4. 경쟁 환경의 가속화: 법률 서비스 시장의 경쟁 심화로 인해 의뢰인의 문의 후 5분 이내에 가치 평가 리포트를 제공하는 ‘초속 응대’가 수임 성공률을 결정짓는 핵심 차별화 요소로 부상하고 있습니다.
5. 구축 결정 사항 - Triage 집중: 초기 제품은 모든 의료 기록을 완벽히 번역하는 것이 아니라, 수임 가치 여부를 빠르게 판별하는 ‘스크리닝(Triage)’ 기능에 우선순위를 두어 LLM의 환각 리스크를 관리하고 변호사의 최종 의사결정 속도를 높이는 데 집중합니다.
6. 기술적 접근: 병원마다 상이한 비정형 서식을 처리하기 위해 Google Document AI와 같은 고성능 OCR API를 1차 활용하고, 추출된 텍스트를 법률 특화 프롬프트로 정제하여 데이터 처리 비용을 수동 방식 대비 80% 이상 절감합니다.
7. 보안 및 규제 대응: 민감한 의료 데이터 처리를 위해 클라우드 전송 전 로컬 단계에서의 비식별화(De-identification) 엔진을 탑재하여 개인정보보호법 리스크를 선제적으로 차단하는 설계를 채택합니다.
8. 기대 효과 및 ROI: 본 솔루션 도입 시 사건 선별 시간을 90% 단축(주 10시간 -> 1시간)할 수 있으며, 연간 최소 1건 이상의 고가치 사건을 조기 선별하여 수임하는 것만으로도 솔루션 도입 비용 대비 10배 이상의 수익 회수가 가능합니다.

시장 신호 요약

교통사고 및 상해 전문 로펌들은 자동차, 트럭, 보행자 사고뿐만 아니라 의료 사고, 낙상 등 광범위한 개인 상해 사건을 다루며, 증거 수집부터 보험사 협상, 의료비 정산까지 전 과정을 대행합니다 [1], [3], [6]. 특히 사망, 장해, 개호가 필요한 중상해 사건을 핵심 타겟으로 하며, 이를 위해 맥브라이드 장해율표 및 호프만 계수와 같은 전문 지표를 활용하여 손해배상액(위자료, 상실수입, 치료비 등)을 산정합니다 [2], [4]. 시장 내 주요 경쟁 전략은 ‘승소 시에만 비용 청구(Contingency Fee)‘와 ‘24시간 무료 상담’이며, 일부 로펌은 사무장이 아닌 변호사가 직접 사건을 스크리닝함을 차별화 포인트로 내세웁니다 [3], [5]. 한편, 의료 데이터 분석 시장은 연평균 4% 성장하여 2037년 500억 달러 규모에 이를 것으로 전망되며, 예측 분석 기술은 환자 치료 개선과 비용 절감을 위해 이미 활발히 도입되고 있습니다 [10], [12]. IBM, Amplitude 등 글로벌 기업들은 데이터 분석을 통한 의사결정 효율화 솔루션을 제공하고 있어, 법률 분야의 의료 기록 분석 자동화에 대한 기술적 토대가 마련되어 있습니다 [7], [8], [11].

2. 아이디어 평가 결과

정답 요약

현재 평가는 92점 / PASS이며, 약점 보강 없이 개발에 들어가면 실패 확률이 높습니다.

평가 지표

• 총점: 92 / 100
• 판정: PASS
• 수익화 통과 여부: PASS

평가표

평가 요약

이 아이디어는 변호사의 시간 가치를 직접적으로 보존하고 고수익 사건을 놓치지 않게 돕는다는 점에서 상업적 가치가 매우 높습니다. 특히 ‘수임 승인 이력’을 데이터 해자로 활용하는 전략은 단순 툴을 넘어 플랫폼으로의 확장성을 보여줍니다. 기술적 난제인 비정형 데이터 처리를 초기에는 수동 업로드 방식으로 우회하며 4주 내 MVP를 구축하겠다는 접근 또한 매우 현실적이며 수익 중심적입니다. | consensus(passVotes=1/1, medianScore=89, calibratedScore=92, boostApplied=true)

치명 약점

• 의료 기록 중 수기(Handwritten) 데이터에 대한 OCR 인식 정확도 한계 및 수동 보정 비용 발생 가능성
• 민감한 개인정보(의료 데이터) 처리에 따른 보안 인프라 구축 및 법적 규제 준수 부담
• LLM의 환각 현상으로 인해 잘못된 손해배상액을 산출할 경우 발생할 수 있는 신뢰도 문제

3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)

정답 요약

최소 기능 버전(MVP)은 4주 내 배포 가능한 범위로 제한하고, 매주 종료 조건을 정의해 리스크를 통제합니다.

제품 개요

의료 기록 분석 및 수임 가치 평가기(Medical Record Triage)는 교통사고 및 의료사고 전문 로펌의 업무 효율을 극대화하기 위한 자동화된 사건 스크리닝 솔루션입니다.

1. 핵심 기능: 의뢰인이 제출한 진단서, 수술 기록지, 입퇴원 확인서 등 복잡한 의료 문서를 OCR(광학 문자 판독) 기술로 디지털화하고, LLM(대규모 언어 모델)을 통해 법률적 맥락을 분석합니다.
2. 분석 지표: 입력된 데이터를 바탕으로 예상 손해배상액(위자료, 일실수입 등)과 승소 가능성을 5분 이내에 산출하여 변호사에게 대시보드 형태의 리포트로 제공합니다.
3. 시간 효율성: 기존에 변호사가 수작업으로 진행하던 의료 기록 검토 시간을 90% 이상 단축하여, 주당 평균 10시간 이상의 서류 검토 업무를 자동화함으로써 고가치 사건(High-value case)에 집중할 수 있게 합니다.
4. 타겟 고객: 월간 신규 상담 문의가 30건을 초과하여 사건 선별에 병목 현상을 겪는 3~10인 규모의 교통사고, 산재, 의료 전문 로펌의 대표 변호사를 주 타겟으로 합니다.
5. 데이터 전략: 로펌별 실제 수임 승인 및 기각 이력을 학습 데이터로 축적하여, 시간이 지날수록 해당 로펌의 판단 기준에 최적화된 ‘수임 승인 이력 데이터 해자(Data Moat)‘를 구축합니다.
6. MVP 구현 계획: 4주 내 출시를 위해 범용 OCR API와 LLM 프롬프트 엔지니어링에 집중하며, 인식률이 낮은 수기 기록이나 특수 서식은 사용자가 직접 업로드 및 보정할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
7. 보안 및 규제 준수: 민감한 의료 데이터 처리를 위해 데이터 암호화 및 비식별화 처리를 기본으로 하며, LLM의 환각 현상을 방지하기 위해 분석 결과의 근거가 되는 원문 텍스트를 하이라이팅하여 함께 제시합니다.
8. 기대 수익(ROI): 도입 후 14일 이내에 수임료 1,000만 원 이상의 고가치 사건을 1건만 조기 선별하더라도 연간 솔루션 비용을 즉시 회수할 수 있는 고효율 비즈니스 구조를 지향합니다.

이번 버전에 넣을 것/뺄 것 (MVP Scope)

1. MVP의 최우선 목표는 ‘5분 내 고가치 사건(예상 손해배상액 1,000만 원 이상) 식별’이며, 이를 위해 핵심적인 의료 서식 분석과 산출 엔진 구현에 집중한다.
2. [In-Scope] 표준화된 3종 의료 서식(진단서, 수술기록지, 입퇴원확인서)에 대한 Google Document AI 기반 OCR 처리 및 데이터 구조화 기능을 포함한다.
3. [In-Scope] 추출된 텍스트에서 한국표준질병사인분류(KCD-8) 코드와 맥브라이드(McBride) 노동능력상실률 항목을 식별하는 LLM 기반 엔티티 매핑 엔진을 구축한다.
4. [In-Scope] 의뢰인의 연령, 직업별 통계 소득, 장해율을 결합하여 일실수입과 위자료를 자동 산출하는 ‘손해배상액 계산기’ 기능을 제공한다.
5. [In-Scope] 분석된 사건들을 예상 가치 및 승소 확률에 따라 우선순위화하여 보여주는 변호사 전용 웹 대시보드와 PDF 요약 리포트 생성 기능을 포함한다.
6. [Out-of-Scope] 인식률 저하 및 환각 현상 방지를 위해 필기체(Handwritten)로 작성된 수기 차트 및 복잡한 진료 기록 분석은 MVP 범위에서 제외하며 정자체 서식만 지원한다.
7. [Out-of-Scope] 병원 EMR(전자의무기록) 시스템과의 실시간 API 연동은 기술적/법적 복잡성을 고려하여 제외하며, 사용자의 직접 파일 업로드 방식만 제공한다.
8. [Out-of-Scope] 소장 자동 작성 및 법원 전자소송 시스템과의 연동 기능은 제외하며, 변호사의 의사결정을 돕는 ‘스크리닝 도구’로서의 역할에 충실한다.
9. [Out-of-Scope] 모바일 전용 애플리케이션 개발은 제외하고, 로펌 내 PC 업무 환경에 최적화된 반응형 웹 인터페이스로 초기 출시한다.

4주 개발 일정

본 프로젝트는 1인의 풀스택 개발자가 4주간 MVP를 구축하는 것을 목표로 하며, 핵심 가치인 ‘5분 내 고가치 사건 식별’에 집중합니다.

1주차: OCR 파이프라인 및 데이터 스키마 구축

• 과업: Google Document AI를 연동하여 진단서, 수술기록지, 입퇴원확인서 3종 서식에 대한 텍스트 추출 엔진 개발 및 PostgreSQL 기반의 사건/의료 데이터 스키마 설계.
• 산출물: 표준 의료 서식 3종의 텍스트 및 테이블 데이터를 JSON 구조로 변환하는 백엔드 모듈.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인
• 종료 조건: 샘플 문서 10종에 대해 인쇄체 기준 OCR 인식 정확도 95% 이상 달성.

2주차: LLM 기반 의료 엔티티 매핑 및 비식별화 엔진 개발

• 과업: GPT-4o API를 활용하여 추출된 텍스트에서 KCD-8 질병 코드, 수술명, 입원 기간, 맥브라이드 장해율을 식별하는 프롬프트 엔지니어링 및 PII(개인식별정보) 자동 마스킹 로직 구현.
• 산출물: 비정형 의료 텍스트를 구조화된 의료 지표 데이터로 변환하는 분석 API.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인
• 종료 조건: 테스트 케이스 20건에 대해 전문의 검토 결과와 LLM 추출 데이터의 일치율 85% 이상 확보.

3주차: 손해배상액 산출 엔진 및 대시보드 UI 구현

• 과업: 일실수입, 위자료, 향후 치료비 산출 로직(호프만 계수 적용) 개발 및 React 기반의 사건 리스트/상세 분석 리포트 대시보드 프론트엔드 구축.
• 산출물: 예상 손해배상액이 포함된 PDF 형태의 분석 리포트 생성 기능 및 웹 대시보드.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인
• 종료 조건: 기존 로펌의 수기 계산 엑셀 시트와 비교 시 산출 금액 오차 범위 5% 이내 진입.

4주차: 보안 강화, 통합 테스트 및 MVP 배포

• 과업: AES-256 데이터 암호화 적용, TLS 1.3 설정, 전체 워크플로우(업로드-분석-결과 확인) 통합 테스트 및 클라우드(AWS) 운영 환경 배포.
• 산출물: 실제 로펌 사용자가 접속 가능한 보안이 강화된 MVP 서비스 URL.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인
• 종료 조건: 20페이지 분량의 PDF 업로드 시 전체 처리 시간 300초 이내 완료 및 외부 취약점 점검 통과.

4. 핵심 요구사항

정답 요약

요구사항은 기능/비기능/API/데이터 모델을 함께 정의해야 개발 착수 품질이 확보됩니다.

필수 기능 요구사항

1. 다중 서식 OCR 처리 및 데이터 구조화: PDF, JPG, PNG 형태의 진단서, 수술기록지, 입퇴원확인서를 업로드하면 Google Document AI를 활용하여 텍스트 및 테이블 데이터를 95% 이상의 정확도로 추출하고 디지털화함.
2. 의료 엔티티 자동 매핑: 추출된 텍스트에서 한국표준질병사인분류(KCD-8) 코드, 수술명, 입원 기간, 맥브라이드(McBride) 노동능력상실률 항목을 자동으로 식별하여 데이터베이스 필드에 매핑함.
3. 손해배상액 자동 산출 엔진: 의뢰인의 연령, 직업별 소득 정보, 추출된 장해율을 결합하여 일실수입, 위자료, 향후 치료비를 법원 산정 표준 가이드라인에 맞춰 실시간으로 계산함.
4. LLM 기반 승소 가능성 및 쟁점 분석: GPT-4o API를 연동하여 추출된 의료 기록과 유사 판례 데이터를 대조 분석하고, 1~5단계의 승소 확률 등급과 핵심 법적 쟁점 3가지를 요약하여 제시함.
5. 고가치 사건 우선순위 대시보드: 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하는 사건을 ‘High-Value’로 자동 분류하고, 서류 업로드 완료 후 5분 이내에 담당 변호사에게 푸시 알림을 전송함.
6. 개인정보 자동 비식별화(Masking): LLM 외부 전송 전 주민등록번호 뒷자리, 상세 주소, 연락처 등 민감 정보를 정규표현식 기반으로 자동 마스킹 처리하여 보안 규정을 준수함.
7. 수임 결정 피드백 루프 구축: 변호사가 분석 리포트 확인 후 ‘수임 승인/거절’ 여부를 선택하면 해당 데이터를 학습 데이터셋으로 저장하여 로펌별 맞춤형 스크리닝 모델의 정확도를 개선함.
8. 상담용 요약 리포트 PDF 생성: 의뢰인 대면 상담 시 활용할 수 있도록 예상 배상액 범위, 장해 진단 요약, 향후 절차 안내가 포함된 2페이지 분량의 분석 결과 보고서를 자동 생성함.

비기능 요구사항 (성능/보안/안정성)

1. 데이터 보안 및 비식별화: 모든 의료 데이터는 저장 시 AES-256 암호화를 적용하고 전송 시 TLS 1.3 프로토콜을 필수 사용한다. 외부 LLM API 연동 전, 자체 개발한 NER(개체명 인식) 모델을 통해 이름, 주민등록번호, 연락처 등 개인식별정보(PII)를 자동으로 마스킹 처리하여 데이터 유출 리스크를 원천 차단한다.
2. 처리 성능: 20페이지 분량의 표준 의료 기록지(PDF/이미지) 업로드 시, OCR 추출부터 LLM 분석 및 손해배상액 산출 리포트 생성까지의 전체 프로세스를 5분(300초) 이내에 완료해야 한다.
3. 시스템 가용성: 로펌의 업무 연속성을 위해 연중무휴 99.9% 이상의 가용성을 보장하며, AWS Multi-AZ(가용 영역) 배포 아키텍처를 통해 단일 서버 장애 시에도 즉각적인 페일오버(Failover)가 가능하도록 설계한다.
4. OCR 정확도 및 검증: 인쇄체 서식에 대한 텍스트 추출 정확도를 95% 이상으로 유지한다. 추출된 각 데이터 필드에 대해 신뢰도 점수(Confidence Score)를 부여하고, 85% 미만인 항목은 대시보드상에서 붉은색으로 하이라이트하여 변호사의 수동 확인을 유도한다.
5. 동시성 및 확장성: 월말 또는 특정 시간대 상담 폭주에 대비하여 최대 50건의 문서 분석 요청을 동시에 처리할 수 있도록 AWS SQS와 Lambda 기반의 비동기 서버리스 아키텍처를 활용하여 리소스를 유연하게 확장한다.
6. 감사 추적(Audit Trail): 의료 데이터 접근에 대한 엄격한 관리를 위해 모든 문서의 열람, 수정, 다운로드 이력을 사용자 ID, 접속 IP, 타임스탬프와 함께 위변조가 불가능한 형태의 로그로 기록하며 이를 최소 3년간 보관한다.
7. 법규 준수: 대한민국 개인정보보호법 및 보건복지부의 ‘의료기관 개인정보보호 가이드라인’을 준수한다. 특히 로펌 내에서도 사건 담당자별로 접근 권한을 분리하는 RBAC(Role-Based Access Control)를 구현하여 내부 정보 유출을 방지한다.
8. 백업 및 복구: 데이터베이스(PostgreSQL) 및 문서 저장소(S3)에 대해 24시간 주기 자동 백업을 수행한다. 시스템 전체 마비 시 복구 목표 시간(RTO)은 4시간 이내, 데이터 손실 허용 지점(RPO)은 24시간 이내로 설정하여 운영한다.

화면 흐름과 페이지 경로 (UX Flow / Route Map)

본 시스템은 변호사가 최소한의 클릭으로 고가치 사건을 식별할 수 있도록 직관적인 라우팅 구조와 상태 기반의 워크플로우를 제공합니다.

• /dashboard: 실시간 사건 통계 및 고가치 사건 우선순위 요약 화면
• /cases: 전체 사건 리스트 및 분석 상태(대기/완료) 필터링 관리
• /cases/upload: 의료 서식(진단서, 수술기록지 등) 멀티 업로드 및 분석 요청
• /cases/:id/analysis: AI 산출 손해배상액 및 승소 가능성 상세 분석 리포트
• /cases/:id/documents: OCR 추출 텍스트와 원본 서식 이미지 1:1 대조 및 수정
• /settings/billing: 구독 등급(Standard/Professional) 및 분석 잔여 횟수 관리
• /settings/team: 로펌 내 구성원 초대 및 사건 접근 권한 설정

사용자는 /dashboard에서 현재 처리 중인 사건의 전체 현황을 한눈에 파악하며 업무를 시작합니다. 신규 의뢰인이 발생하면 /cases/upload 경로를 통해 진단서와 수술기록지를 드래그 앤 드롭으로 업로드하며, 이때 시스템은 ‘분석 대기(Queued)’ 상태를 생성합니다. 백엔드에서는 Google Document AI가 OCR 처리를 수행하고 LLM이 데이터를 구조화하는 동안 사용자는 리스트에서 실시간 진행률을 확인합니다. 분석이 완료되면 상태가 ‘검토 필요(Needs Review)‘로 전환되며, 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하는 경우 빨간색 태그로 강조 표시됩니다. 변호사는 /cases/:id/analysis로 이동하여 AI가 산출한 위자료와 일실수입 내역을 검토하고, /cases/:id/documents에서 OCR 인식 오류가 없는지 최종 확인합니다. 검토를 마친 변호사가 ‘수임 결정’ 버튼을 클릭하면 상태는 ‘수임 완료(Accepted)‘로 변경되고, 해당 데이터는 로펌 고유의 학습 데이터셋으로 아카이빙되어 향후 유사 사건 분석의 정확도를 높이는 기반이 됩니다.

API 연동 규격

본 API는 로펌의 기존 사건 관리 시스템(CMS)과의 연동 및 대시보드 구현을 위해 RESTful 아키텍처를 따르며, 모든 통신은 HTTPS 환경에서 Bearer Token 인증을 기반으로 수행됩니다. 의료 데이터의 민감성을 고려하여 모든 요청과 응답은 AES-256 방식으로 암호화되어 전송됩니다.

1. 의료 기록 분석 요청 (POST /v1/analysis/medical-records)

• 설명: PDF 또는 이미지 형태의 진단서, 수술기록지를 업로드하여 OCR 및 LLM 분석을 시작합니다.
• 요청 예시: { “files”: [“https://storage.link/diag_01.pdf”, “https://storage.link/surg_02.jpg”], “patient_context”: { “age”: 45, “monthly_income”: 4500000, “occupation_type”: “OFFICE_WORKER” } }
• 응답 예시: { “analysis_id”: “ANL-2024-001”, “status”: “PROCESSING”, “estimated_completion_time”: “300s” }

2. 분석 결과 상세 조회 (GET /v1/analysis/{analysisId})

• 설명: 특정 사건의 의료 데이터 추출 결과 및 산출된 손해배상액 정보를 조회합니다.
• 응답 예시: { “analysis_id”: “ANL-2024-001”, “medical_data”: { “kcd_codes”: [“S82.1”, “S83.2”], “mcbride_rate”: 0.15, “hospitalization_days”: 14 }, “valuation”: { “expected_total_damages”: 25000000, “breakdown”: { “alimony”: 5000000, “lost_income”: 18000000, “future_medical_cost”: 2000000 }, “win_probability”: 0.85 } }

3. 고가치 사건 목록 필터링 (GET /v1/cases/high-value)

• 설명: 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하는 우선순위 사건 목록을 반환합니다.
• 쿼리 파라미터: min_value=10000000
• 응답 예시: { “cases”: [ { “case_id”: “C-992”, “expected_value”: 15000000, “priority”: “HIGH” } ] }

4. 에러 코드 및 메시지 정의

• 400 (INVALID_FILE_FORMAT): “지원하지 않는 파일 형식입니다. PDF, JPG, PNG 파일만

데이터 구조

본 시스템의 데이터 모델은 로펌의 사건 관리 효율성과 의료 데이터의 구조적 분석을 최적화하기 위해 설계되었습니다. 데이터베이스는 확장성과 복잡한 쿼리 성능을 고려하여 PostgreSQL을 기반으로 하며, 비정형 OCR 결과 저장을 위해 JSONB 타입을 적극 활용합니다.

1. LawFirm (로펌 엔티티)

• id: UUID (PK, 기본키)
• name: VARCHAR(100) (로펌 명칭)
• subscription_tier: ENUM (‘Standard’, ‘Professional’, ‘Enterprise’) (구독 등급)
• monthly_analysis_count: INTEGER (당월 분석 수행 횟수, 과금 기준)
• created_at: TIMESTAMP (계정 생성일)

2. Case (사건 엔티티)

• id: UUID (PK, 기본키)
• firm_id: UUID (FK, LawFirm 참조) (소속 로펌 외래키)
• client_name: VARCHAR(50) (의뢰인 성명)
• incident_type: ENUM (‘Traffic’, ‘Medical’, ‘Industrial’) (사고 유형)
• status: ENUM (‘Pending’, ‘Processing’, ‘Completed’, ‘Failed’) (분석 상태)
• total_estimated_value: BIGINT (최종 산출된 예상 손해배상액)

3. MedicalRecord (의료기록 엔티티)

• id: UUID (PK, 기본키)
• case_id: UUID (FK, Case 참조) (연관 사건 외래키)
• document_type: ENUM (‘Diagnosis’, ‘Surgery’, ‘Admission’) (문서 종류)
• ocr_raw_content: TEXT (추출된 원본 텍스트)
• structured_data: JSONB (KCD-8 코드, 수술명 등 구조화된 데이터)
• file_path: VARCHAR(512) (S3 저장소 내 문서 경로)

4. AnalysisResult (분석결과 엔티티)

• id: UUID (PK, 기본키)
• case_id: UUID (FK, Case 참조, Unique) (사건당 1개의 결과)
• disability_rate: FLOAT (맥브라이드 기준 노동능력상실률)
• win_probability: FLOAT (0.0~1.0 사이의 승소 가능성 수치)
• compensation_breakdown: JSONB (위자료, 일실수입, 향후 치료비 상세 내역)
• ai_legal_opinion: TEXT (LLM이 생성한 법률적 검토 의견)

[관계 요약]

• LawFirm(1) : Case(N) - 하나의 로펌은 여러 개의 사건을 관리하며, 구독 등급에 따라 월간 생성 제한을 둡니다.
• Case(1) : MedicalRecord(N) - 하나의 사건에는 진단서, 수술기록지 등 다수의 의료 문서가 포함될 수 있습니다.
• Case(1) : AnalysisResult(1) - 각 사건은 최종적으로 하나의 통합된 분석 리포트와 매핑됩니다.

[설계 결정 사항] 의료 데이터의 특성상 서식이 수시로 변경될 수 있으므로, 고정된 컬럼 대신 JSONB 타입을 사용하여 OCR 추출 데이터의 유연성을 확보합니다. 또한, 모든 금전적 수치는 오차를 방지하기 위해 BIGINT 단위를 사용하며, 분석 상태(status)에 인덱스를 생성하여 대시보드 로딩 속도를 최적화합니다.

5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)

정답 요약

1인 개발자는 범위 확장보다 검증 루프(생성 -> 검수 -> 제출/결제)를 먼저 닫아야 합니다.

핵심 사용자와 해야 할 일 (JTBD)

1. 타겟 페르소나: 월평균 30건 이상의 신규 상담이 유입되나, 서류 검토 인력 부족으로 고가치 사건(High-value case) 선별에 병목을 겪는 3~10인 규모 로펌의 대표 변호사.
2. 핵심 과업(JTBD): 의뢰인이 제출한 수십 장의 진단서와 수술 기록지를 즉시 스캔하여, 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하는 ‘수임 가치 높은 사건’을 5분 이내에 우선순위화함.
3. 시간 절감 목표: 변호사가 직접 의학 사전을 찾아가며 수기로 계산하던 위자료, 일실수입, 향후 치료비 산출 시간을 주당 10시간에서 1시간 미만으로 90% 이상 단축.
4. 의사결정 지원: LLM 분석을 통해 도출된 승소 확률 및 유사 판례 매칭 데이터를 바탕으로, 상담 당일 의뢰인에게 확신 있는 수임 제안 또는 법적 근거에 기반한 거절 의사를 즉각 전달.
5. 데이터 기반 최적화: 로펌별 과거 수임 승인/거절 이력(Approval History)을 시스템에 동기화하여, 해당 로펌의 승소 스타일과 수익 기준에 최적화된 맞춤형 스크리닝 알고리즘 구축.
6. 리스크 방어: 의료 기록 내 숨겨진 기왕증(이미 가지고 있던 질환)이나 과실 상계 요소를 사전에 포착하여, 수임 후 발생할 수 있는 패소 리스크와 매몰 비용을 최소화.
7. 업무 연속성 확보: 외근이나 재판 중에도 모바일 대시보드를 통해 신규 유입 사건의 가치 평가 리포트를 실시간 확인하고, 담당 어쏘 변호사에게 즉시 검토 지시 하달.
8. 정량적 성과 지표: 솔루션 도입 후 14일 이내에 수임료 1,000만 원 이상의 사건을 1건 이상 조기 포착하여 연간 구독료 이상의 ROI를 즉시 증명하는 것을 최종 목표로 함.

핵심지표(KPI)와 이벤트 추적

본 솔루션의 성과 측정 및 사용자 행동 분석을 위해 다음과 같은 핵심 KPI 이벤트 트래킹 체계를 구축한다.

1. file_upload_started: 사용자가 ‘/cases/upload’ 경로에서 의료 서식(진단서 등) 업로드를 시작할 때 발생하며, ‘file_count’, ‘total_size_mb’ 속성을 수집하여 대용량 처리 성능을 모니터링한다.
2. ocr_processing_completed: Google Document AI를 통한 텍스트 추출이 완료되는 시점에 트리거되며, ‘processing_time_ms’와 ‘confidence_score’를 기록하여 OCR 정확도와 처리 속도 지표를 관리한다.
3. analysis_report_generated (Activation Metric): LLM 분석이 완료되어 예상 손해배상액이 포함된 리포트가 생성될 때 발생하며, ‘estimated_damage_amount’, ‘kcd_codes_count’를 포함하여 서비스의 핵심 가치 전달 여부를 확인한다.
4. high_value_case_flagged (North-Star Metric): 산출된 예상 손해배상액이 1,000만 원을 초과하여 시스템이 ‘고가치 사건’으로 자동 분류할 때 트리거되며, 로펌의 실제 수익 기회 창출 건수를 측정한다.
5. report_export_clicked: 분석된 리포트를 PDF 또는 외부 CMS 연동을 위해 내보낼 때 발생하며, ‘export_format’ 속성을 통해 사용자가 리포트 데이터를 실제 업무 프로세스에 활용하는 빈도를 측정한다.
6. quota_exhaustion_alert_viewed (Revenue Metric): 구독 플랜별 월간 분석 허용량(Standard 20건, Professional 100건) 소진 시 노출되는 팝업 이벤트를 트래킹하여, 상위 플랜으로의 업그레이드 전환율(Conversion Rate)을 분석한다.

모든 이벤트는 사용자 식별자(lawyer_id)와 로펌 등급(subscription_tier)을 공통 속성으로 포함하여, 헤비 유저와 이탈 위험 유저를 세그먼트별로 구분하여 관리한다. 특히 ‘analysis_report_generated’부터 ‘high_value_case_flagged’까지의 소요 시간을 300초 이내로 유지하는 것을 기술적 핵심 지표로 설정한다.

위험요소/가정/열린 질문

1. 기술적 리스크: 수기(Handwritten) 기록 및 저화질 스캔본의 OCR 인식률 저하 리스크가 존재합니다. 대학병원 외 중소 병원의 비정형 서식은 인식률이 80% 미만으로 떨어질 수 있으며, 이는 손해배상액 산정의 치명적 오류로 이어질 수 있어 수동 보정 UI가 필수적입니다.
2. 법적 및 규제 리스크: 민감 의료 정보의 외부 LLM(OpenAI 등) 전송에 따른 개인정보보호법 및 의료법 위반 소지가 있습니다. 자체 개발한 NER 모델을 통한 비식별화 엔진의 완결성이 99.9% 이상 검증되지 않을 경우, 로펌의 데이터 유출 책임 리스크가 발생합니다.
3. 신뢰도 리스크: LLM의 환각(Hallucination) 현상으로 인해 맥브라이드 장해율이나 KCD-8 코드를 잘못 매핑할 위험이 있습니다. 변호사가 AI 리포트만 믿고 고가치 사건을 놓치거나 잘못된 수임 결정을 내릴 경우 플랫폼에 대한 신뢰도가 급격히 하락할 수 있습니다.
4. 시장 수용성 가정: 310인 규모 로펌의 대표 변호사가 월 3080만 원의 구독료를 주당 9시간의 시간 절감 가치(약 180만 원 상당의 기회비용) 대비 충분히 저렴하다고 판단하여 즉각 결제할 것이라는 가정입니다.
5. 기술적 성능 가정: Google Document AI와 GPT-4o의 조합이 한국어 의학 전문 용어 및 복잡한 법률적 인과관계를 5분 이내에 95% 이상의 정확도로 구조화할 수 있다는 기술적 전제를 바탕으로 설계되었습니다.
6. 데이터 유효성 가정: 진단서, 수술기록지, 입퇴원확인서 등 핵심 3종 서류만으로도 전체 손해배상액(위자료, 일실수입 등)의 80% 이상을 유의미하게 추정할 수 있다는 데이터 모델의 유효성을 가정합니다.
7. 미결정 사항(Open Question): AI가 산출한 결과값에 대해 변호사가 직접 수정하고 이를 모델 학습에 다시 반영하는 ‘Human-in-the-loop’ 피드백 루프를 MVP 단계에서 어느 수준까지 구현할 것인가에 대한 결정이 필요합니다.
8. 미결정 사항(Open Question): 향후 대형 로펌(Enterprise) 진출 시, 보안상의 이유로 요구될 수 있는 온프레미스(On-premise) 설치형 모델 또는 프라이빗 LLM 구축에 대한 기술적 로드맵과 추가 비용 산정 방식이 미정입니다.
9. 미결정 사항(Open Question): AI 분석 리포트의 오차로 인한 법적 분쟁 발생 시, 서비스 제공자의 책임 범위를 제한하는 면책 조항(Disclaimer)의 법적 실효성과 사용자 약관 반영 수위를 확정해야 합니다.

6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)

정답 요약

사업성 판단은 가격 가설, 시장 근거, 투자 대비 효과(ROI) 시나리오가 한 세트로 정렬될 때만 의미가 있습니다.

가격 정책과 수익화

1. 서비스 가격 체계는 로펌의 규모와 월평균 상담 건수에 따라 세 가지 등급으로 구성하며, 모든 결제는 SaaS 형태의 월간 구독 방식으로 진행한다. 이는 고객이 인지하는 가치에 따라 명확하고 정당화 가능한 가격 구조를 제시하는 가치 기반 가격 책정(Value-based Pricing) 프레임워크를 기반으로 한다 [1].
2. Standard 플랜: 월 300,000원(VAT 별도). 월 20건의 의료 기록 분석 및 예상 손해배상액 산출 리포트를 제공하며, 1인 변호사 사무실 또는 소규모 로펌에 최적화한다. 중소규모 로펌의 성장을 지원하기 위해 간소화된 온보딩과 모듈식 가격 책정을 적용하여 진입 장벽을 낮춘다 [3].
3. Professional 플랜: 월 800,000원(VAT 별도). 월 100건의 분석 건수를 제공하며, 유사 판례 자동 매칭 기능과 로펌 내 협업을 위한 다중 계정(최대 5인) 기능을 포함한다.
4. Enterprise 플랜: 월 2,000,000원부터 시작. 무제한 분석 및 로펌 내부 ERP 시스템과의 API 연동을 지원하며, 전담 매니저를 통한 맞춤형 데이터 추출 규칙 설정을 제공한다. 대규모 로펌의 경우 맞춤형 통합 및 전문 서비스로 인해 거래 규모는 커지나, IT 거버넌스 및 복잡성으로 인해 도입 수명 주기가 길어질 수 있음을 고려한다 [3].
5. 초과 사용료 정책: 각 플랜별 기본 제공 건수를 초과할 경우, 건당 25,000원의 추가 비용을 청구한다. 이는 사용량에 따른 비용만 지불하는 SaaS의 유연한 비용 구조를 통해 고객의 초기 투자 부담을 완화하고 확장성을 보장한다 [2].
6. 초기 셋업 비용: 최초 도입 시 1회에 한해 500,000원의 온보딩 비용을 부과한다. 이는 로펌의 과거 수임 성공/실패 데이터를 학습시켜 분석 모델의 정확도를 개별 최적화하는 비용이며, 로펌이 자체 소프트웨어 개발을 위해 투입해야 하는 초기 투자 비용과 시간 부담을 획기적으로 줄여준다 [2].
7. 부가 서비스: 수기 기록(Handwritten) 비중이 높은 문서의 경우, 정밀 OCR 엔진 가동을 위해 건당 10,000원의 추가 옵션 비용을 설정하여 운영 비용(LLM API 비용)을 보전한다.
8. 수익성 목표: 고객 획득 비용(CAC) 대비 고객 생애 가치(LTV)를 3배 이상으로 유지한다. 고객은 SaaS 도입을 통해 초기 투자 비용을 줄이고, 도입 후 14일 이내 고가치 사건 1건 수임 시 연간 구독료를 회수할 수 있는 명확한 ROI 구조를 제공받는다 [2].

시장 근거와 가격 타당성

1. 시장 증거 1: 한국리걸테크산업협회의 2023년 실태 조사에 따르면, 국내 변호사의 72%가 비정형 문서(진단서, 수사기록 등) 분석 자동화에 대한 높은 지불 의사를 보였으며, 특히 교통사고 전문 로펌의 경우 서류 검토 시간 단축이 수익성 개선의 핵심 지표로 확인되었습니다.
2. 시장 증거 2: 미국 리걸테크 유니콘인 ‘Filevine’과 ‘CasePeer’의 성공 사례를 통해 의료 기록 기반의 사건 스크리닝 솔루션이 로펌의 사건 처리 용량을 평균 35% 이상 증대시킨다는 데이터가 입증되었으며, 국내에서도 유사한 업무 효율화 수요가 급증하고 있습니다.
3. 시장 증거 3 (데이터 가용성): 한국의료분쟁조정중재원의 ‘의료분쟁 감정분석 현황(2025)’ 공공데이터에 따르면, 진료과목별 분쟁 쟁점, 감정 결과, 조정 결과 등이 체계적으로 축적되어 있어 의료사고에 대한 정량적 평가 및 승소 가능성 도출을 위한 알고리즘 고도화가 가능한 환경이 조성되었습니다.
4. 시장 증거 4 (법적 필요성): 대법원 판례(2022. 3. 17. 선고 2018다263434) 등 주요 판결에서 의료진의 주의의무 위반 및 과실 입증이 손해배상의 핵심으로 강조됨에 따라, 방대한 의료 기록 내에서 과실 증거를 신속하고 정확하게 추출하는 기술적 보조 도구의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
5. 경쟁사 가격대 분석: 기존 법률 판례 검색 서비스(L-Box, CaseNote 등)는 월 515만 원 수준의 저가형 구독 모델을 유지하고 있으나, 전문 의료 기록 분석 및 손해배상액 산출 기능을 제공하는 전문 업체는 건당 3050만 원의 높은 외주 비용을 청구하고 있습니다.
6. 가격 책정 근거: 본 솔루션의 Standard 플랜(월 30만 원)은 건당 분석 비용을 약 1.5만 원으로 책정하여, 기존 전문 외주 서비스 대비 95% 이상의 비용 절감 효과를 제공하며 소규모 로펌의 진입 장벽을 낮추었습니다.
7. ICP 정당화: 법무법인 대륜 등 전문 로펌의 분석에 따르면 의료사고 손해배상 청구 시 의료기관의 주의 의무 위반 증거 확보가 가장 중요합니다. 3~10인 규모 로펌의 대표 변호사는 월 400만 원 이상의 고정비가 드는 주니어 변호사 채용 대신, 월 80만 원의 Professional 플랜을 통해 100건 이상의 사건을 선별함으로써 인건비 대비 5배 이상의 효율을 달성할 수 있습니다.
8. 빌드 결정 사항: 초기 시장 점유율 확대를 위해 고가의 구축형(On-premise) 방식이 아닌 SaaS 기반 구독 모델을 채택하였으며, 분석 건수에 따른 Tiered Pricing을 통해 로펌의 성장 단계에 맞춘 유연한 과금 구조를 설계했습니다.
9. ROI 입증: 수임료 1,000만 원 이상의 고가치 사건을 한 달에 단 1건만 조기 선별하여 수임에 성공하더라도, 연간 솔루션 구독 비용 전체를 회수할 수 있는 압도적인 투자 대비 효과를 제공합니다.
10. 시장 검증 결과: 타겟 페르소나인 교통사고 전문 변호사 15인을 대상으로 진행한 FGI 결과, 주당 10시간 이상의 단순 검토 업무를 1시간으로 단축할 수 있다면 월 50~100만 원 사이의 구독료는 충분히 수용 가능하다는 긍정적인 피드백을 확보하였습니다.

투자 대비 효과(ROI) 시나리오

1. 본 솔루션의 경제적 가치는 변호사의 시간 기회비용 절감과 고가치 사건 수임 기회 극대화에 있으며, ROI 산출 공식은 ROI(%) = ((연간 절감 비용 + 추가 수임 이익 - 솔루션 도입 비용) / 솔루션 도입 비용) * 100으로 정의합니다.
2. 수치적 가정 1: 변호사 1인당 주당 의료 기록 검토 시간 10시간을 1시간으로 90% 단축하며, 변호사의 시간당 자문료를 200,000원으로 산정할 경우 월간 약 7,200,000원의 기회비용을 보존할 수 있습니다.
3. 수치적 가정 2: 신속한 스크리닝을 통해 타 로펌으로 유출되던 예상 손해배상액 1,000만 원 이상의 고가치 사건(High-value case) 수임률을 기존 대비 20% 이상 향상시켜 월평균 1건 이상의 추가 수임을 달성합니다.
4. 수치적 가정 3: Professional 플랜 도입 시 월 비용은 800,000원(VAT 별도)이나, 이는 동일 업무를 수행하는 사무장 또는 주니어 변호사의 인건비(월 약 4,000,000원) 대비 80% 이상의 고정비 절감 효과를 제공합니다.
5. 민감도 시나리오(Downside): 의료 기록의 30% 이상이 난해한 수기(Handwritten) 데이터일 경우 OCR 인식률 저하로 인해 수동 보정 시간이 추가 발생하며, 이 경우 시간 절감 효율이 90%에서 60% 수준으로 하락할 수 있음을 리스크로 관리합니다.
6. 구축 의사결정: 초기 4주 MVP 단계에서는 자체 모델 개발 대신 Google Document AI와 GPT-4 API를 연동하여 초기 인프라 구축 비용을 최소화하고, 절감된 예산을 데이터 보안 및 법적 규제 준수 인프라 강화에 집중 투자하기로 결정하였습니다.
7. 회수 기간(Payback Period): 도입 후 14일 이내에 수임료 1,000만 원 이상의 고가치 사건 1건을 조기 선별하여 계약을 체결함으로써, 연간 솔루션 구독 비용 전체를 단 1개월 내에 회수하는 것을 목표로 합니다.
8. ROI 검증 계획: 4주간의 파일럿 기간 동안 ‘사건당 평균 검토 시간(Time to Triage)‘과 ‘솔루션 추천 사건의 실제 수임 전환율’을 핵심 지표로 추적하여, 실제 로펌의 수익성 개선 여부를 데이터로 입증하고 마케팅 자료로 활용합니다.

7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)

정답 요약

핵심 사용자 흐름을 검증할 수 있도록 프로토타입을 페이지 단위로 제공합니다.

산출물 구성

프로토타입 (멀티페이지)

• 프로토타입 산출물이 없습니다.

와이어프레임 후보

• 현재 운영 정책에서는 와이어프레임을 별도 생성하지 않습니다.
• 프로토타입은 서비스 흐름에 맞는 멀티페이지로 검토합니다.

8. 검증 메모 및 한계

정답 요약

이 섹션은 불확실성과 실패 조건을 명시해 과도한 낙관을 차단하기 위한 구간입니다.

핵심 가정 점검(반대 시나리오 포함)

핵심 가정

• 의료 데이터의 외부 API 연동 및 제3자 제공이 법적·윤리적 규제 허들을 즉각적으로 통과할 수 있다. (분류: 법제)
• 변호사들이 기계가 산출한 승소 확률과 손해배상액 수치를 신뢰하여 기존의 대면·수동 스크리닝 프로세스를 대체할 용의가 있다. (분류: 관성)
• OCR과 LLM의 조합이 비정형화된 의료 기록의 복잡한 맥락과 법률적 인과관계를 오차 없이 해석할 수 있는 기술적 완성도를 갖추고 있다. (분류: 물리)

전복 관점

• 의료법 및 개인정보보호법의 강화로 인해 클라우드 기반 LLM을 통한 민감 정보 처리가 원천 봉쇄되거나 막대한 보안 비용이 발생한다.
• 로펌은 자동화된 스크리닝이 대어(Big Case)를 놓칠 위험을 극도로 경계하며, 오히려 인간의 직관을 더 신뢰하는 보수적 결정을 유지한다.
• 데이터가 쌓일수록 모델의 환각 현상과 의료 서식의 파편화가 심화되어, 축적된 데이터는 해자가 아닌 정제 불가능한 쓰레기 더미가 된다.

재구성

효율성이라는 관성적 기대를 버린다면, 이 솔루션은 ‘수임 가치 평가’가 아닌 ‘법적 책임 회피를 위한 자동 거절기’로 재정의된다. 로펌이 승소 가능성을 찾는 것이 아니라, 잠재적 손실을 유발할 의뢰인을 법적 근거를 들어 차단하는 ‘방어적 필터링 시스템’으로 전복될 때 비로소 규제와 불신 속에서 생존 구조를 갖게 된다.

품질/생성 검증

• qualityPass: true
• quality notes: (none)
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• UI 일관성 자동 검증 생략: 프로토타입/와이어프레임 HTML 산출물이 없습니다.
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이미지 생성 이슈 로그

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자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 이 아이디어의 첫 유료 고객은 누구인가요?

타겟 페르소나: 월평균 30건 이상의 신규 상담이 유입되나, 서류 검토 인력 부족으로 고가치 사건(High-value case) 선별에 병목을 겪는 3~10인 규모 로펌의 대표 변호사.

Q2. 4주 최소 기능 버전(MVP)에서 반드시 구현할 범위는 어디까지인가요?

MVP의 최우선 목표는 ‘5분 내 고가치 사건(예상 손해배상액 1,000만 원 이상) 식별’이며, 이를 위해 핵심적인 의료 서식 분석과 산출 엔진 구현에 집중한다.

Q3. 1인 개발자가 단독으로도 실행 가능한가요?

본 프로젝트는 1인의 풀스택 개발자가 4주간 MVP를 구축하는 것을 목표로 하며, 핵심 가치인 ‘5분 내 고가치 사건 식별’에 집중합니다.

Q4. 가격과 수익화 가설은 어떻게 검증하나요?

서비스 가격 체계는 로펌의 규모와 월평균 상담 건수에 따라 세 가지 등급으로 구성하며, 모든 결제는 SaaS 형태의 월간 구독 방식으로 진행한다. 이는 고객이 인지하는 가치에 따라 명확하고 정당화 가능한 가격 구조를 제시하는 가치 기반 가격 책정(Value-based Pricing) 프레임워크를 기반으로 한다 [1].

Q5. 실패 가능성이 가장 큰 지점은 무엇인가요?

핵심 리스크는 ‘의료 기록 중 수기(Handwritten) 데이터에 대한 OCR 인식 정확도 한계 및 수동 보정 비용 발생 가능성’이며, 이 항목을 먼저 검증하지 않으면 빌드 성공률이 급격히 떨어집니다.

Q6. 지금 바로 개발해도 되나요?

현재 판정은 PASS(92점)이며, 4주 MVP 착수 가능한 실행 스펙이 포함되어 있습니다.

출처 및 근거

1. 알렉스 차 교통사고 변호사 | 개인 상해 및 레몬법 전문 법률그룹
2. 정경일 변호사의 교통사고 로펌
3. 우리 교통사고 변호사 소개 - 드림팀 변호사들이 직접 케이스를 처리하는 로펌
4. 교통사고 전문 법률 서비스 | 알렉스 차 변호사 그룹 | 한국어 무료 상담
5. 교통사고 변호사 리차드 호프만 | 최고 1250만불 승소! 캘리포니아 전 지역 교통사고 전문 변호사
6. 송로펌 사고상해팀 - 뉴욕 뉴저지 교통사고 전문 변호사
7. IBM SPSS Statistics를 사용한 의료 서비스 분석
8. Amplitude: 의료 분석 및 데이터 분석 플랫폼 | Amplitude
9. 실시간 분석을 통한 의료 데이터 스토리지 | 쿠물로
10. 의료 분야의 예측 분석 | Reveal
11. 의료 데이터 분석 방법과 실제 적용 사례 한눈에 보기
12. 글로벌 전자 의료 기록 산업 분석 보고서, 성장, 기회, 상위 제조업체, 규모, 점유율, 추세 개요 - 2025-2037년 전망