플러스프로젝트 배경
1) 문제점 뼈나이 판독은 전문의의 수작업 X-ray 판독에 의존 — 결과 편차가 크고 시간이 소요됨 성인 예측키(PAH) 산출 근거가 기관마다 달라 일관된 보고서 제공 불가 병원별로 분석 결과를 별도 시스템에 보관해 통합 조회 및 이력 관리 어려움 PDF 리포트 생성이 수동 작업이라 진료 효율 저하 및 오류 발생 크레딧 기반 과금 체계 부재로 B2B 공급 시 단가 관리 및 정산 불투명 모바일 미지
프로젝트 성과
AI 분석 파이프라인 전체 구축 및 운영 배포 완료
뼈나이·PAH 산출 전체 파이프라인을 단일 요청으로 처리.
15페이지 PDF 리포트 자동 생성
성장곡선 비교, Osteo 점수 게이지, 예측키 차트를 포함한 진료용 PDF를 브라우저에서 직접 다운로드 가능.
병원 승인 및 계정 관리 전체 구현
관리자 전용 기능 전반 완성
크레딧 시스템 및 결제 프로세스 기반 구축
분석 1회당 크레딧 1개 차감, 잔액 부족 시 분석 차단 로직 구현. 나이스페이 PG 연동을 위한 크레딧 충전 플랜 UI(CreditCharge.vue) 및 credit_transactions 기록 체계 완성.
핵심 기능
유저단 — 분석
신규분석 5단계 흐름 (필수체크 → 유효성 → 환자확인 → 크레딧 → 분석)
환자 등록 / 조회 (hospital_id + patient_code + name)
환자 등록 / 조회 (hospital_id + patient_code + name)
진행 단계
기획
2026.01.
요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 X-ray 이미지 기반 뼈나이 AI 예측 서비스 DI-WAVE UI/UX 및 풀스택 개발 병원/의료기관 대상 B2B SaaS 형태의 의료기기 소프트웨어(SaMD) 2)작업 범위 ▶ 개발 참여 범위 시스템 아키텍처 설계 (3-tier: Vue / Express / Flask) Front-end 개발 (Vue 3 + Vite 기반 SPA) Back-end 개발 (Node.js
