AI 활용하여 통증 원인 분석하고 해결책 얻는 법
(with Claude Artifact)
코딩을 못해도 간단한 앱은 누구나 스스로 만들 수 있습니다. 비개발자가 AI와 함께 코딩할 수 있는 다양한 방법이 있지만 그 중에서도 진입장벽이 가장 낮은 것이 Claude Artifact입니다.
아티팩트 페이지 들어가서 무엇을 왜 만들고자 하는지 채팅창에 입력 후 메시지를 엔터하면 목적에 맞는 프로그램을 개발해 줍니다.
제가 최근에 만든 것은 등결림의 원인을 파악하기 위한 앱입니다.
자고 일어났을 때 등이 뻐근할 때가 많습니다. 괜찮다가도 한 번씩 이런 뻐근함을 경험하면 아침부터 기분이 좋지 않습니다.
그래서 통증의 원인을 파악하고 개선 방안을 마련하여 아침에 기분 좋게 일어나고 싶다는 앱 개발의 목적을 클로드에게 말해 제일 위에 링크한 것과 같은 앱을 만들었습니다.
한번에 만들어지진 않았고 수차례의 수정 과정을 거쳤습니다.
우선 통증에 영향을 미칠 것 같은 변수들을 몇 개 설정했고, 분석을 어떤 식으로 할 것인지, 결과는 어떻게 보여줄 것인지 등을 클로드와 논의하여 최종적으로 상관관계 및 패턴 분석을 통해 실천적 해법을 제시하게끔 만들었습니다.
설정한 변수는 아래와 같습니다:
등결림 강도 (없음~매우심함 5단계)
전날 음주량 (없음/적음/보통/많음)
수면시간 (적음/적당/많음)
운동 여부 (체크박스)
스트레칭 여부 (체크박스)
업무량 (가벼움/보통/바쁨/매우바쁨)
감정상태 (좋음/보통/나쁨)
추가 메모 (자유 텍스트)
패턴 분석을 위한 프롬프트는 아래와 같습니다
[OUTPUT FORMAT]
Provide your response ONLY in the following JSON format. The analysis must be in Korean.
{
"primaryTrigger": "상관관계 분석과 실제 기록을 종합했을 때, 사용자의 등결림을 유발하는 가장 통계적으로 유의미한 핵심 원인(또는 원인 조합)을 명확히 제시. (예: '상관계수 +0.65가 보여주듯, 과도한 업무량이 등결림의 가장 일관된 악화 요인입니다.')",
"badDaysAnalysis": "가장 상관관계가 높았던 악화요인이 실제로 어떻게 등결림 심화로 이어졌는지, 시간차 규칙에 맞는 구체적인 날짜 예시를 들어 설명. (예: '업무량이 많았던 8월 29일 다음 날인 30일 아침, 통증이 '보통'으로 악화된 것이 대표적인 사례입니다.')",
"goodDaysAnalysis": "가장 상관관계가 높았던 도움요인이 어떻게 통증을 완화했는지 구체적인 예시를 들어 설명. (예: '상관계수 -0.70의 운동은 가장 강력한 보호 요인입니다. 실제로 운동을 했던 8월 27일 다음 날인 28일 아침, 통증이 '없음'으로 기록되었습니다.')",
"recommendations": [
"가장 상관관계가 높은 '악화요인'을 관리하기 위한 구체적인 제안.",
"가장 상관관계가 높은 '도움요인'을 꾸준히 실천하기 위한 구체적인 제안.",
"두 요인의 상호작용을 고려한 추가 제안 (예: '업무가 많은 날일수록 운동/스트레칭의 중요성이 더욱 커집니다.')"
15일 동안 기록한 데이터에 기반한 실제 패턴 분석 결과는 아래와 같습니다.
스트레칭이 등결림 완화에 도움이 된다는 것은 알고 있는 내용이었지만, 운동한 날 스트레칭하지 않으면 등결림 악화요인이 될 수 있다는 분석 결과는 미처 생각하지 못했던 부분입니다. 운동이 .35 정도의 상관관계로 등결림을 악화시키는 요인으로 나온 것이 의아했는데 설명 보니 수긍이 됩니다. 달리기 전에 워밍업하며 스트레칭을 제대로 하지 않았다거나 너무 고강도로 달렸을 때 등결림이 심해질 수 있겠다는 생각이 듭니다.
각자의 상황에 맞게 통증의 원인을 분석하는 앱을 만들어 보세요.
꼭 등결림이 아니어도 좋습니다. 어쩌면 당신을 괴롭히는 것은 잦은 두통일 수도, 소화불량일 수도, 혹은 알 수 없는 무기력감일 수도 있습니다. 지금까지는 그저 '컨디션이 안 좋네'라며 막연하게 넘겼을지 모릅니다.
하지만 이제 코딩을 못해도 괜찮습니다. AI로 말미암아 일상 속 작은 데이터를 모아 의미 있는 패턴을 찾아낼 수 있는 가능성이 현실화됐습니다. 앞으로는 개인의 건강 관리뿐만 아니라 학습 습관 개선, 업무 생산성 향상 등 수많은 영역에서 '나만의 맞춤 솔루션'을 AI와 함께 직접 만드는 것이 보편화되지 않을까 싶어 설렙니다.
