이제 우리는 스마트폰과 웨어러블을 통해 매일매일의 생활을 데이터로 추적할 수 있습니다. 이 데이터를 진료실에서 활용할 수 있다면 어떨까요? 매일 먹는 약처럼, 의사가 “일주일간 매일 만 보 이상 걸으세요”라는 데이터 목표를 처방한다면 생활습관을 효과적으로 개선할 수 있지 않을까요? 환자와 의사 모두에게 새로운 경험이 될 데이터 처방을 현실화하려면, 데이터를 수집하고, 공유하고, 검토할 수 있도록 돕는 시스템이 필요합니다. 이 프로젝트는 3년 동안 데이터 처방을 위한 시스템을 사용자 중심적으로 설계/개발/평가함으로써, 궁극적으로 진료실 경험을 혁신하는 것을 목표로 진행되었습니다.

1. 데이터 진료를 위한 시스템
설계하기
이제 우리는 스마트폰과 웨어러블을 통해
매일매일의 생활을 데이터로 추적할 수 있습니다.
이 데이터를 진료실에서 활용할 수 있다면 어떨까요?
매일 먹는 약처럼, 의사가 “일주일간 매일 만 보 이상 걸으세요”라는
데이터 목표를 처방한다면 생활습관을 효과적으로 개선할 수 있지 않을까요?
환자와 의사 모두에게 새로운 경험이 될 데이터 처방을 현실화하려면,
데이터를 수집하고, 공유하고, 검토할 수 있도록 돕는 시스템이 필요합니다.
이 프로젝트는 3년 동안 데이터 처방을 위한 시스템을
사용자 중심적으로 설계/개발/평가함으로써,
궁극적으로 진료실 경험을 혁신하는 것을 목표로 진행되었습니다.
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About this project
프로젝트명
연구기간
연구비
지원기관
연구 참여기관
참여인원(UX)
기여 및 역할
개인 건강 정보를 기반으로 라이프스타일 개선을 돕는 ‘건강스스로지킴이’ 시스템 개발 및 검증 연구
2014. 11. - 2017. 12.
750,000,000원
보건복지부 보건산업진흥원
서울대학교, 분당서울대병원 의료정보팀, 라이프시맨틱스, 네오젠
석사연구원 13명 및 인턴 12명 (3년 누적)
Project Manager & Research Lead
- 과제 수주: 과제 제안서 작성 및 발표자료 제작
- 프로젝트 관리: 프로젝트 일정 관리, 팀원 관리, 협력업체/기관 커뮤니케이션
- 리서치 설계 및 수행: 사용자 조사 목표, 방법 설계, 수행
- 결과 정리 및 공유: 논문 작성, 특허 출원 및 등록, 결과보고서 작성
- 신규 팀원/연구원 코칭: UX 연구 기초 지도, 프로젝트 참여 가이드

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규모, 기간, 방법, 성과 등 모든 면에서 압도적인 프로젝트
- 협력기관 4개, 총 연구참여 인원 40명(누적) 이상, 3년간 7.5억으로 진행되었던 프로젝트
- 실제 병원 EMR(Eletronic Medical Record) 시스템에 통합될 시스템을 설계, 디자인, 개발
- 논문 12건, 특허 2건의 성과 달성 → 이 포트폴리오에서는 중요한 내용만을 간추려서 정리
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시작부터 끝까지 모든 것을 책임졌던 프로젝트
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- 제안서 작성부터 종료 보고까지 모두 진행 → 박사학위 연구
- PM 역할부터 리서치 리더의 역할, 실무 행정 역할까지 수행 → 이 연구의 모든 과정/결과에 기여
팀으로 일한다는 것의 의미를 가르쳐준 프로젝트
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- 3년간 25명의 석사 및 인턴 연구원을 교육하며 프로젝트 운영
- 대학원 특성 상 인력 구성의 잦은 변동으로 인하여 교육체계 및 팀 규칙 정의 필요
왜 이 프로젝트가 나의 경험에서 중요한가?

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매일의 건강 데이터를 활용해서, 진료 경험을 향상시킬 수 있을까?
말로만 생활습관에 대해 이야기하는 게 아닌,
‘데이터 목표’를 약처럼 처방하는 모델이 가능할까?
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Case Study #1
데이터 플랫폼
Doctor
Patient
데이터 목표 처방
Patient
App
Clinician
View
생활습관 데이터 기반
건강 조언
생활습관
데이터
랩 데이터
인증
생활습관 데이터
분석 결과
생활습관 데이터 기반 상담
지난 주에는 집에만 있느라
활동량이 좀 적었어요
평균 5천보밖에 안되네요.
다음 진료까지 7천보 정도는
걷도록 노력해보세요
Conclusion

5. Case Study #1
5
잘 알려진, 혹은 예상되는 문제들
데이터 수집은 귀찮은 일
사람들은 서비스 사용을 금방 관둔다
의사는 시간이 없다
데이터에 익숙하지 않다
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Conclusion

6. Case Study #1
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잘 알려진, 혹은 예상되는 문제들
데이터 수집은 귀찮은 일
사람들은 서비스 사용을 금방 관둔다
의사는 시간이 없다
데이터에 익숙하지 않다
환자가 데이터를
오랫동안 모으게 하려면?
의사가 진료실에서 데이터를
잘 검토하게 하려면?
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Conclusion

7. Case Study #1
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Iterative process: 심각한 조사, 설계, 검증
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Conclusion

8. Case Study #1
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데이터 수집의 열쇠를 찾을 수 있을까?
Background Challenges Methods Findings #1
인터뷰
• 환자 22명(6주 참여)
• 5 종류 데이터 수집 요청
• 웨어러블 배포
• 간단한 버튼 앱
진료 관찰
참가자 모집 데이터 분석
• 수집된 데이터 기반
진료(2회)
• 진료 관찰(녹음/사진)
• 데이터 수집 통계
기반 인터뷰
• 50~60분
• 데이터 통계 분석
• 인터뷰 데이터 분석
발견점
도구의 ‘접근성’이 수집률을 좌우한다
의료진 존재감(presence)의 영향이 크다
이종의 데이터 관리하기 어렵다
22명의 환자를 모집해 6주간 다섯 종류의 데이터를 수집하도록 하고,
기록의 지속요인과 방해요인이 무엇인지 분석해본다
Findings #2 Conclusion

9. Case Study #1
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조사 결과를 바탕으로 도출한 설계 전략
Background Challenges Methods
의료진의 조언을 통한 강력한 동기부여
버튼 기반의 간편하고 쉬운 입력
이종의 데이터를 넘나들며 확인&기록
Personas
Concept Study
Findings #1 Findings #2 Conclusion

10. Case Study #1
Background Challenges Methods
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우리의 전략은 잘 작동했을까?
답을 찾기 위해 38명의 환자들에게 6 종류의 데이터를 수집하도록 하고,
이를 진료에 활용하게 하는 본격적인 사용자 조사를 수행해본다
결과가 보여주는 현상 데이터로 검증하기 인터뷰로 검증하기
R2=.2117
p value<.01
평균 데이터 수집률 67.8%
참가자 절반 이상이 리텐션 유지
의료진 뷰를 많이 들여다볼수록
데이터를 성실히 수집했다
의료진 존재감(presence)이 핵심
의료 프로세스의 일부로 인식된다
“의사 선생님하고 연계해서 이렇게 할 수 있다는 점 (때문에)? 누군가
나의 건강에 대해서, 내가 지금 하고 있는 습관이나 이런 거에 대해서
보고 계시니까, 체크해주시잖아요. 조언도 해주시고요.”
“과거에는 하지 못했던 대화들이 많이 늘어났던 것 같아요. 전 그런
면에서 이렇게 의사 선생님 하고 대화가 많아지고, 이런 통계 수치를
확인하면서 도움을 받을 수 있다는게 좋게 느껴졌어요”
Findings #1 Findings #2 Conclusion

11. Case Study #1
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이렇게 모은 데이터를 의사에게 어떻게 보여줄까?
Background Challenges Methods
인터뷰를 통해 도출한 진료의 저니맵을 바탕으로 요구사항을 분석한 후,
프로토타입을 재빨리 만들어 실제 진료에 활용하게 한다
Findings #1 Findings #2 Conclusion

12. Case Study #1
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낯선 데이터, 낯선 경험
Background Challenges Methods
진료 관찰을 통해 얻어낸 발화 데이터를 분석해본다
짧은 시간 동안 할 수 있는 건 “데이터 읽어주기”
Findings #1 Findings #2 Conclusion

13. Case Study #1
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함께 답을 찾아볼 수 있지 않을까?
Background Challenges Methods
Survey
Workshop
위클리 트렌드
데일리 히트맵
요약
처방
이종 데이터의 Cross-reference를 통한 비교
개별 데이터 트렌드에서부터 특이점까지 확인
Summary로 한눈에 파악하는 환자의 라이프스타일
라이프스타일 데이터 원클릭 처방
Paper Prototyping
의사, 개발자, 디자이너, 연구자 등 다양한 관계자와 함께
디자인 워크샵을 진행하여 의료진용 화면을 완성해본다
Findings #1 Findings #2 Conclusion

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Case Study #1
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이 모든 과정이, 효과가 있었을까?
궁극적 목표는 환자의 건강이므로, Primary outcome은 건강을 증명하는 지표들로,
Secondary outcome은 만족도로 설정하고 검증한다
Primary Outcome 인터뷰로 검증하기
Secondary Outcome
데이터 진료를 받은 사용자 집단이 더 건강해졌다! 데이터 진료에 대한 사용자들은 만족했다!
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Conclusion

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Case Study #1
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그 후의 이야기
분당서울대병원에서는 3년간의 연구결과를 반영한
환자용 개인건강기록 앱을 출시해서 운영 중!
Background Challenges Methods Findings #1 Findings #2 Conclusion
3차년도 마지막 버전의 환자용 앱 분당서울대학교병원 의료정보팀에서 출시한 Health4U 앱

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서비스는 살아있다: 변화하는 사용자, 기술, 문화에 대처하는 법
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- 당시에는 정답이지만 불과 몇 개월만에 완전히 변할 수도 있는 조사의 결과를 받아들이자
- 이 프로젝트에서는 웨어러블의 보급과 데이터 플랫폼의 확산이 큰 변수 → 중반부쯤 연구 프레임워크를 완전히 바꿨다
- 지금와서 다시 한다면, 스마트 스피커, 비전인식 등 새로운 기술들을 많이 활용할 것
보이지 않는 ‘프로젝트 관리’: 수면 위로 올려 공유하기
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- 프로젝트 이슈: stakeholder와의 이해관계 조율, 파트너사와의 관계 조율, 전체 프로젝트 일정과 페이스 조절 등
- 팀내 관리: 팀원들에게 업무 할당, 업무 프로그레스 트래킹, 팀원들 성장 돕기 등
- 프로젝트 관리 업무를 어디까지 어떤 방식으로 공유할 것인지에 대한 경험 획득
무엇을 배웠는가?
- Trial & Error와 Quick & Dirty가 최고의 UX 전략 → 완벽한 방법으로 사용자 조사를 하겠다는 마음가짐을 버릴 것
- 정성적 방법(인터뷰, 워크샵)과 정량적 방법(설문, 통계분석, 데이터 분석) 스킬을 연마해서 자유롭게 구사할 수 있을 것
느슨하지만 확실한 원칙: 빠른 실행과 mixed-method
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