영남대학교 의학교육혁신사업단의 발주로 만든 AI 가상환자 진료 실습 시스템입니다. [의뢰 배경] 의대생은 실제 환자를 만나기 전에 진료 한 회차를 통째로 연습해야 합니다. 그런데 연습 상대인 표준화 환자는 배우와 채점 교수를 사람 수만큼 붙여야 해서 학생이 원할 때 반복할 수 없고, 같은 답안을 교수마다 다르게 채점하는 문제도 있었습니다. 발주처는 이 자리를 AI로 메우는 교육 모델을 연구하고 있었고, 연구로 끝내지 않고 학생이 실제 수업에서 쓸 도구까지 필요했습니다. 교육 모델 설계 연구와 시스템 개발을 함께 수행했습니다. [주요 기능] 1. 음성과 텍스트로 하는 진료 시뮬레이션 화면 속 환자에게 말을 걸거나 글로 물으며 병력청취부터 처치, 환자교육까지 진행합니다. 환자 성격과 말투는 교수가 작성한 시나리오에서 프롬프트를 만들어 사례 밖 이야기로 새지 않게 묶었고, 음성은 전사에서 합성, 감정 영상 전환까지 한 흐름으로 이었습니다. 보호자가 동반하는 소아 사례는 서버가 이번에 말할 사람을 정해 두 목소리를 나눠 냅니다. 2. 시나리오별 검사 결과지 엑스레이는 촬영 원본 뷰어로, 혈액검사는 참고치가 붙은 결과지로 발급됩니다. AI는 학생이 무엇을 하려는지만 판정하게 하고, 실제 결과는 교수가 등록해 둔 자료에서 꺼내 오는 별도 경로로 분리했습니다. 이 경로는 AI를 호출하지 않으므로 지어낸 수치가 학생 화면에 닿을 길이 없습니다. 3. 진료가 끝나면 나오는 자동 채점 리포트 종합점수와 6개 영역 평가, 진단 정답성, 놓친 항목이 한 장으로 나옵니다. 채점을 한 번만 하면 같은 답안의 점수가 흔들리기 때문에, 같은 답안을 3회 채점해 항목별 중앙값으로 합의하고 총점은 AI가 아니라 가중치 계산식이 냅니다. 4. 채점 결과로 이어지는 성찰 대화와 문진 힌트 진료가 끝나면 채점 결과를 근거로 되묻는 대화가 시작됩니다. 정답을 알려 주지 않도록 규칙을 넣어 되묻기만 하게 했고, 진료 중 막혔을 때 요청하는 힌트도 진단명 대신 아직 확인하지 않은 문진 방향만 짚습니다. 5. 교수용 콘솔과 학습 대시보드 채점 기준 설정, 사례 등록, 채점 검토와 이의신청 처리를 교수가 직접 합니다. 교수가 쓰던 임상 워크시트 양식을 그대로 데이터 구조로 옮겨, 그 한 벌이 환자 프롬프트와 채점 기준, 모든 화면의 원본이 되게 했습니다. 그래서 새 사례를 추가할 때 개발 작업이 없습니다. 반 단위 평균과 영역별 분포는 대시보드로 집계해 엑셀로 내보냅니다. 임상 시나리오 10종으로 진료과 10개를 덮었고, 실사용 화면 20개를 납품했습니다. [사용 기술] Next.js 15 / React 19 / TypeScript / Supabase(Postgres, Auth) / Google Gemini / Anthropic Claude / OpenAI / Fish Audio TTS / ExcelJS / Vercel