
매년 건강검진을 받지만, 결과지를 받아도 '정상'인지 '주의'인지 단편적인 해석에 그치는 경우가 많았다. 특히 5년, 10년 치 데이터가 쌓여도 그 '추이'를 종합적으로 분석하는것은 귀찮기 그지없는 작업이기도 하다.
그래서 지난 몇년간의 검진 기록을 pdf로 정리하고, 현재의 상황이 어떤지 확인하고 앞으로 무엇을 주의해야 하는지 확인할 수있는 GEMs을 만들었다.
GEMs란?
일반적인 AI가 모든 주제에 답하는 '만능 백과사전'이라면, Gems은 '특정 분야의 전문 비서'를 미리 지정해 두는 것과 같습니다.
1. 반복적인 작업 생략
가장 큰 장점입니다. 매번 대화를 시작할 때마다 "너는 30년 경력의 예방의학과 교수야", "권위 있지만 친절한 말투를 써줘", "내 건강검진표를 분석해줘" 같은 길고 복잡한 지시(프롬프트)를 입력할 필요가 없습니다.
2. 결과물의 '일관성'이 보장
어제 사용했던 Gem을 오늘 다시 불러와도, AI는 정확히 동일한 페르소나, 말투, 전문 지식 수준을 유지합니다. 언제 사용하든 항상 같은 전문가에게 상담받는 것과 같은 일관된 결과물을 얻을 수 있습니다.
3. '즉각적인 전문성'을 활용할 수 있습니다.
Gem을 실행하는 즉시, AI는 이미 그 분야의 전문가로 '예열'된 상태입니다. 사용자는 복잡한 배경 설명 없이 바로 본론으로 들어가 원하는 작업(예: "이 데이터 분석해줘", "블로그 글 초안 써줘")만 요청하면 됩니다.
그렇기때문에 나는 나의 건강 데이터를 모두 알고있는 "주치의" GEMs를 만들고 싶었다.
페르소나는 '대한민국 최고 대학병원의 예방의학과 교수'로 설정했다. 나의 데이터를 기반으로, 아주 사소한 수치 변화나 가족력까지 놓치지 않는 명의의 시각을 담으려 했다.
핵심 기능은 '5개년 데이터 추이 분석'이었다. 단순히 현재 수치가 아니라, 악화 속도를 경고하고(N년 내 질환 확정 위험), 반대로 개선된 지표는 칭찬하게 했다. 또한 '정상' 범위여도 잠재적 위험이 높은 항목(예: 가족력 연계) 3가지를 지적하고, 미세 담낭 용종 같은 '경미한' 소견의 변화 가능성도 짚도록 설계했다.
5년치 정보에 더해 추가로 넣은 정보는 중간중간 건강검진 후 의사선생님과 상담한 내용을 정리하여 추가했다. 예를들면, 나는 공복 혈당이 높은 편이었는데 이는 선천적인 현상으로 당뇨와는 따로 떼어봐야 한다는 소견을 받은적이 있는데, 아무래도 GEMs는 이런부분을 놓치기도 하는듯하여 이런 부분을 별도 노트로 따로 추가하여 정확도를 높혔다.
사용 후기:
마침 연말이 다가오고 있어서 올해의 건강검진을 예약할 시기가 다가와서 나의 GEMs를 테스트할 계기가 생겼다.
올해 회사와 연계되어있는 병원의 건강검진 패키지를 GEMs에게 업로드하고, 나의 상태를 고려해서 올해 Option으로 어떤 검사를 선택하는것이 좋을지 물어보니 GEMs가 꽤 구체적인 이유를 근거로 들며 패키지와 옵션을 선택해주었는데 (조금 오버하면) 너무 편해서 눈물흘릴뻔ㅎ
혹시라도 GEMs에 어떤 prompt를 사용했는지 궁금하신 분을 댓글 남기시면 비댓으로 남겨드리겠습니다
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