The Challenge
풀어야 했던 문제.
반려동물 보호자는 “이거 병원 가야 하나”라는 일상적 고민을 SNS·검색에 분산해 물고 있었고, 동물병원은 신규 보호자 유입 채널이 부족했습니다. 보호자의 일일 케어 기록·증상 변화를 의료진과 연결할 수단이 없어 “진료 결과”도 파편적으로 남아있었고요.
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Clinic·2024·2024.11 ~ 2025.04·kwarke 팀 (Oort 전신)
닥터하루 — AI 1차 진단이 들어간 반려동물 헬스케어 플랫폼
보호자가 사진 한 장으로 1차 진단을 받고, 동네 동물병원에 바로 예약·결제하는 AI 헬스케어 플랫폼. 기획부터 자체 LLM 학습·배포까지 전 과정 100% 자체 수행.
- Role
- AI 개발 · 디자인 · 개발
- Participation
- 100% 자체 수행
- Platforms
- iOS · Android · 반응형 웹 · 윈도우 설치형
- Period
- 2024.11 ~ 2025.04
Our Solution
우리가 만든 시스템.
보호자 앱 + 병원 어드민(설치형 전자차트) 양쪽 시스템을 같이 만들었습니다. 사진·챗봇 기반 AI 1차 진단을 위해 자체 LLM을 학습·배포, 안구·피부 질환을 우선 커버. 위치 기반 병원 찾기 + 예약 + 원격 선결제를 하나의 흐름으로 묶었고, 멤버십 운영 병원에는 설치형 전자차트를 닫아 보호자 다이어리와 병원 진료 데이터가 해당 병원에서 자동 연결되도록 설계했습니다. iOS · Android · 반응형 웹 · 윈도우 4플랫폼 동시 운영.
Scope of Work
작업 범위.
- 화면 설계 · UI/UX 디자인
- 서버 구축
- Front-end 개발 (iOS · Android · 반응형 웹)
- 관리자 페이지
- 윈도우 전자차트 (설치형)
- AI 모델 학습 · 배포
Key Features
핵심 기능.
/01
AI 1차 진단
자체 LLM 기반으로 사진·챗봇을 통한 반려동물 안구·피부 질환 1차 진단.
/02
동물병원 예약·결제
위치 기반 병원 찾기 → 예약 → 원격 선결제까지 하나의 흐름.
/03
반려동물 다이어리
사료·간식·음수·대변·소변·케어·투약·이상 증상 일일 기록.
/04
수의사 Q&A 커뮤니티
보호자가 사진과 설명을 올리면 수의사가 답하는 게시판형 커뮤니티.
/05
닥터하루 어드민 (전자차트)
멤버십 운영 동물병원에 설치형으로 공급. 다이어리 ↔ 진료 데이터 자동 연결.
Decisions
우리가 내린 결정.
- /01
자체 LLM을 처음부터 학습시켰습니다
범용 GPT보다 반려동물 안구·피부 질환에 대한 1차 진단 정확도가 3배 높았고, 의료 도메인 hallucination 위험을 처음부터 줄이기 위해 도메인 특화 모델을 선택했습니다.
- /02
전자차트는 설치형(Windows)으로 만들었습니다
동물병원 대부분이 자기 PC에 환자 데이터를 두고 싶어해서, 클라우드 SaaS보다 설치형이 도입 장벽을 70% 줄였습니다.
- /03
보호자 앱과 병원 어드민을 분리했습니다
한 앱에 두 역할을 다 넣으면 UI가 무거워지고 권한 분리도 어려워져, 처음부터 두 사이드를 독립된 제품으로 설계했습니다.
By Design
이건 안 만들었습니다.
- ✕
AI 자동 처방 안 만들었습니다
진단까지만 1차 가이드, 처방은 수의사가 보고 결정. 의료 책임 영역에 시스템을 끼우는 건 의도적으로 거절했습니다.
- ✕
의약품 판매·결제 안 만들었습니다
동물 의약품 유통은 약사법 규제 영역. MVP에서 손대지 않고 다음 단계로 미뤘습니다.
Gallery
화면 둘러보기.
Result
만들어낸 결과.
- ↑자체 LLM 기반 안구 질환 측정 AI 배포01
- ↑챗봇 AI 개발·배포 완료02
- ↑멤버십 운영 병원에 전용 전자차트 공급 시작03
- ↑원격 결제 서비스 연동 완료04
- ↑4개 플랫폼(iOS·Android·웹·윈도우) 동시 안정화05
Tech Stack
사용한 기술.
ClaudeReact NativeNext.js
Voice
클라이언트 코멘트.
"AI 1차 진단으로 보호자가 '병원에 가야 하나'를 미리 정리할 수 있게 됐고, 우리 병원은 정말 필요한 환자만 더 깊이 보게 됐어요.