01 과제
현장의 세 가지 벽
고령화·방문 외국인·EC 확대 속에서 약국과 이용자 모두에 부담이 쏠리고 있습니다.
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언어 장벽
방문 외국인 등 모국어로 상담하기 어려워 적절한 OTC 선택이 힘든 경우가 있습니다.
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인력 부족
약국·드럭스토어에서 상담 시간 확보가 어려워 이용자 불안이 남을 수 있습니다.
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선택의 어려움
증상에 맞는 OTC를 모르거나 안전성에 대한 불안이 있는 이용자가 있습니다.
02 사용법
3단계로 이용
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증상 입력
전문 용어 없이 대화처럼 증상과 생활 배경을 입력합니다.
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후보 정리
의약품 DB·약학 지식·규칙 기반 추천을 중심으로 LLM은 보조적으로 활용합니다.
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판단 참고
진료 권고·주의를 확인하고 구매·복용 전 약사·의사와 상담하세요.
03 특징
네 가지 강점
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안전 설계
규칙 기반 중심. 위험 증상 시 진료를 권장하고 오정보 억제를 도모합니다.
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하이브리드 추천
규칙 기반 스코어링으로 약 선택을 일관되게 수행하고, LLM은 증상 정리·질문 생성 등에 보조합니다.
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4개 언어
일본어·영어·중국어·한국어(DeepL API 고속 번역).
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접근성
글자 크기, 음성 읽기, 접기 가능 UI. WCAG AA 대비를 고려합니다.
04 안전
안전하게 사용하기
본 도구는 의료행위·진단·처방을 대체하지 않습니다.
- 중증·장기화 증상은 신속히 의료기관을 방문하세요.
- 일본 국내 응급 시 119번·의료기관·공공 상담을 이용하세요.
- 표시 내용이 불안하면 구매·복용 전 약사·의사와 상담하세요.
- 임신·수유, 소아, 복용 약, 알레르기 등은 가능한 범위에서 알려 주세요.
약사 상담 에스컬레이션 기능이 있을 수 있습니다(배포 버전에 따라 다름).
05 기술
기술 스택
β판 구성 요소. 약 선택은 규칙 기반 중심, LLM은 보조입니다.
운영·CI/CD
GitHub · GCP · Git · Linux
프론트엔드
HTML · CSS · JavaScript
백엔드
Python · FastAPI · Docker · Gunicorn
데이터베이스
Neon · PostgreSQL
외부 API
OpenAI API · DeepL API
멀티 에이전트
자체 오케스트레이션 · Python · OpenAI API
보충 설명
- 추천: 증상·효능·연령·부작용·상호작용 통합 규칙 스코어링
- 멀티 에이전트: LLM_AGENT_ENABLED 시 ChatOrchestrator가 트리아지 후 전문 에이전트로 핸드오프
- 프론트엔드: HTML/CSS/바닐라 JS(반응형)
- 로그: JSONL 구조화(접근·성능·보안)
비영리·학술 목적 β 시험 운용(앱 개요 문서 기준).
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소스 관리
GitHub 버전 관리. CI/CD는 GCP Cloud Build 연동.
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운영 호스팅
GCP Cloud Run(asia-northeast1). Docker + Gunicorn.
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데이터베이스
Neon PostgreSQL(서버리스). 세션·글로벌 상태 등.
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로그·모니터링
JSONL 구조화 로그. 접근·성능·보안 모니터링.
의료·행정·연구·약사 등 제한 관계자 대상 실증·검증. 일반 공개는 검토 단계입니다.
전문가용 β 체험
규칙 기반 추천과 LLM 동작을 채팅에서 확인해 보세요.
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