AI 분석 서비스 구축 파트너로 리트머스를 선택한 이유

바이엑스는 일반 소비자 대상의 CT 기반 AI 분석 보고서 서비스와,
진단 이후 질문을 이어갈 수 있는 GPT 기반 의료 상담 기능을 한 제품 경험으로 제공하고자 했습니다.

하지만 이를 실제 서비스로 운영하기 위해서는
업로드–AI 서버 연동–리포트/PDF–상담–결제–어드민까지 연결되는 제품화 역량이 필요했습니다.

– CT 이미지(jpg/png) 업로드부터 문진 입력까지, 의료 서비스에 맞는 진단 요청 플로우 UX를 구현해야 함
– 분석은 외부 AI 서버 API로 처리되므로, 단순 호출이 아니라 요청/결과/리포트 운영까지 포함한 연동 구조가 필요
– 결과를 리포트 UI(텍스트+이미지)로 제공하고, PDF 생성·다운로드까지 이어지는 문서화 흐름이 필수
– 진단 이후에는 GPT 기반 1:1 상담(텍스트/이미지, 히스토리, 다중 채팅)이 필요해 서비스 난도가 높음
– 회원가입/결제/알림/마이페이지뿐 아니라 리포트 수정·전달 방식 선택(수동/자동) 등 어드민 운영 기능까지 함께 설계해야 함

결국 바이엑스는, 의료/AI 기능을 ‘서비스 운영 가능한 제품 흐름’으로 묶어 구현할 수 있는 팀과
일정에 맞춰 초기 단계를 먼저 출시하고 단계적으로 확장할 수 있는 개발 파트너가 필요했습니다.

CT 기반 AI 분석 결과 리포트 제공 및 상담 플로우 구축

리트머스는 “CT 기반 AI 분석 결과를 고객이 이해 가능한 리포트로 받고,
이후 상담까지 이어지는” 사용자 경험을 제공하기 위해 다음 요구사항을 핵심으로 정의했습니다.

1. CT 이미지 업로드 및 진단 요청 플로우 구축

CT 파일(jpg/png) 업로드부터 개인정보/사전문진 입력, 서버 전송까지 진단 요청 UX 전체가 필요

2. 외부 AI 서버 API 연동 및 결과 리포트 제공

외부 AI 분석 결과를 받아 텍스트+이미지 기반 리포트 UI로 제공하고, PDF 생성/다운로드까지 연결

3. GPT 기반 의료 상담(1:1 채팅)과 히스토리 관리

진단 결과 기반 후속 질문을 이어갈 수 있는 채팅 UI, 히스토리 저장, 다중 채팅 세션 지원

4. 회원/결제/알림/마이페이지/어드민까지 운영 가능한 구조

구글 로그인, 1회성 결제(PG 연동), 리포트 전달 방식(수동/자동), 리포트 수정/관리 등 운영 기능 내재화

CT 업로드–문진–진단요청을 “한 번에 완료되는” 사용자 플로우로 설계

리트머스는 CT 파일 업로드와 사전 문진 입력을 분리된 기능이 아니라,
실제 사용자 관점에서 끊기지 않는 진단 요청 여정으로 재구성했습니다.

– jpg/png 업로드를 중심으로 한 진단 요청 UX 흐름 정의
– 객관식/단답형 문진을 포함한 입력 단계 설계 및 서버 전송 로직 정리
– 요청 단계에서 이탈을 줄이기 위한 폼/단계형 플로우 구조 확립

랭체인(LangChain)으로 외부 AI 분석 과정을 ‘한 번에 이어지는 진단 흐름’으로 구성

외부 AI 서버 연동을 “한 번 요청하고 끝”으로 만들지 않고,
진단 요청부터 결과 리포트 제공, 운영자가 처리하는 과정까지가 한 흐름으로 이어지도록 설계했습니다.

이때 여러 단계를 따로 만들면 운영이 복잡해지기 때문에,
랭체인(LangChain)을 활용해 AI 작업 흐름을 하나로 묶어 서비스 안에서 일관되게 돌아가도록 구성했습니다.
랭체인은 여러 단계로 나뉜 AI 작업을 ‘순서대로 이어서 처리’하게 해주는 연결 도구입니다.

– 외부 AI 서버 API 연동을 랭체인 기반 작업 흐름으로 묶어, 진단 단계가 순서대로 처리되도록 구성
– AI 서버 결과를 서비스 내 리포트 UI(텍스트+이미지)로 제공하기 위한 출력 형태와 표시 방식을 정리
– 관리자 페이지에서 진단 요청/결과 목록 조회를 중심으로 운영할 수 있도록 데이터 흐름을 연결
– 운영 초기 대응을 고려해 리포트 전달 방식(수동/자동) 선택이 가능하도록 설계

리포트 결과를 PDF로 고정해 ‘신뢰 가능한 결과물’ 경험을 완성

진단 결과를 화면에서 끝내지 않고, 사용자가 보관·공유할 수 있는 문서 결과물(PDF)까지 연결해 서비스 완성도를 높였습니다.

– 리포트 UI를 기반으로 PDF 생성 및 다운로드 흐름 설계
– 결과 전달/관리까지 고려한 리포트 운영 구조 정리
– 어드민에서 리포트 수정 관리가 가능한 형태로 요구사항 구조화

GPT 상담을 ‘단발성 챗봇’이 아니라 ‘진단 이후 상담 기록’으로 설계

진단 이후 사용자가 계속 질문할 수 있도록, 상담 기능을 채팅 UI 수준이 아니라 상담 기록 기반의 제품 경험으로 정리했습니다.

– 1:1 채팅 UI + 텍스트/이미지 메시지 전송 로직 정의
– 이탈 후에도 이어지는 채팅 저장/히스토리 저장 구조 반영
– 사용자별 다중 채팅(여러 상담 세션)을 지원하는 확장 구조 설계

진단 요청 경험(업로드·문진·요청 전송)

CT 기반 진단의 시작점인 업로드와 문진을 하나의 흐름으로 구성해, 사용자가 진단 요청을 완료할 수 있게 설계합니다.

– CT 이미지 업로드 UI (jpg/png)
– 개인정보 입력 + 사전 문진(객관식/단답형) 플로우
– 입력 정보 서버 전송 로직

AI 진단 처리 및 결과 리포트 제공(외부 AI 연동 + 리포트 UI + PDF)

외부 AI 서버 분석 결과를 서비스 내에서 이해 가능한 리포트로 제공하고, PDF로 결과물을 완성합니다.

– 외부 AI 서버 API 연동
– 결과 리포트 UI(텍스트+이미지)
– PDF 생성 및 다운로드

AI 상담(진단 이후 GPT 1:1 채팅)

진단 이후 후속 질문을 이어갈 수 있도록 상담 채팅을 구축하고, 상담 경험이 누적될 수 있도록 기록 구조를 포함합니다.

– 1:1 채팅 UI
– 메시지 전송(텍스트/이미지)
– GPT AI 연동
– 채팅 저장/히스토리 저장
– 다중 채팅(여러 채팅 세션)

앱 확장(패키징·푸시알림 대응)

웹서비스 기반으로 시작하되, 앱 형태로의 확장과 알림 채널을 고려한 요구사항을 포함합니다.

– iOS/Android 앱 패키징 사전 등록 대행 빌드
– 푸시 알림 (앱 알림 팝업)
– 핸드폰 번호 기반 카톡 메시지 발송 요구 반영