디지털 케어 관리와 사용성 검증을 통합한 저위험 산전 건강 기록을 위한 웹 기반 플랫폼

요약

이 작업은 저위험 산전 상담 기록을 디지털화하기 위해 설계된 웹 기반 애플리케이션의 개발과 사용성 검증을 상세히 다룹니다. 이 도구는 임상 정보 문서화를 최적화하고, 산부인과 계산을 자동화하며, 산모 진료의 연속성을 강화하여 수동 기록 관리의 한계를 해결하기 위해 개발되었습니다.

초록

산전 기록의 질과 완전성은 효과적인 모성 및 태아 관리를 보장하는 데 매우 중요합니다. 그러나 산전 상담을 기록하는 데 인쇄된 핸드북을 사용하는 전통적인 방식은 불완전한 기록, 읽기 어려움, 물리적 손상이나 분실 위험 등 상당한 한계를 초래합니다. 이러한 제약은 진료의 연속성과 임상 정보의 신뢰성을 저해할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 본 연구는 산전 상담 기록을 디지털화하고 최적화하기 위해 설계된 웹 기반 애플리케이션의 개발 및 예비 사용성 평가를 제시합니다. 프로토콜의 목표는 산전 데이터를 기록, 상담, 관리하기 위한 구조적이고 효율적인 디지털 시스템을 제공하며, 자동화된 산과 계산과 시각화 도구를 통합하여 임상 의사결정을 지원하는 것입니다. 시스템 요구사항은 산전 관리 문서화와 건강 정보 시스템의 모범 사례에 대한 문헌 기반 분석을 통해 확인되었습니다. 제안된 솔루션은 일상적인 임상 워크플로우에 통합하기 위해 사용성 및 접근성 기준을 준수하는 반응형 웹 애플리케이션으로 구현되었습니다. 사용성 평가에는 인쇄된 핸드북을 사용한 경험이 있는 의료 전문가들이 참여했습니다. 정량적 데이터는 시스템 사용성 척도(SUS)를 사용하여 수집되었고, 정성적 통찰은 반구조화 인터뷰를 통해 얻었습니다. 신청서는 평균 SUS 점수 77.50을 기록하여 우수한 사용성과 수용성을 나타냅니다. 참가자들은 이 시스템이 임상 실무에 얼마나 관련성이 있는지, 오류를 줄일 수 있는 잠재력, 산전 진료의 연속성과 질을 향상시킬 수 있는 능력을 강조했습니다. 연구 결과는 제안된 프로토콜이 디지털 문서화를 산전 건강 전문가의 운영 요구와 효과적으로 일치시키는 데 가능성을 보여준다. 이 시스템은 평균 시스템 사용성 척도 점수 77.5를 달성하여 업계 기준인 68점을 초과했으며, 평가된 전문가들 사이에서 좋은 사용성 수용도를 나타냈습니다. 이러한 결과는 제안된 플랫폼이 산전 건강 기록을 디지털화하는 데 있어 실현 가능하고 사용자 수용 가능한 접근법임을 시사합니다.

서론

브라질에서 산전 관리는 모자복지 증진을 위한 핵심 공중보건 정책입니다. 적절한 산전 추적 관리는 검사나 예방접종과 같은 임상 실습뿐만 아니라 환자의 사회적·정서적 필요에 대한 지원도 포함합니다^. 이 맥락에서 임산부 건강 기록은 임신 기간 동안 임상 데이터를 기록하고 모니터링하는 데 사용되는 공식 문서 역할을^합니다.

중요함에도 불구하고, 인쇄된 건강 기록은 손으로 쓴 기록이 오류, 불완전함, 가독성 불가, 문서 분실^{또는 손상 등} 상당한 한계를 가지고 있습니다. 이러한 결함은 의료 전문가에게 행정적 부담을 주고 치료의 연속성을 저해합니다. 산전 데이터의 낮은 품질은 환자 안전과 정보에 기반한 의사결정에 부정적인 영향을 미쳐 궁극적으로 1차 의료 조치의 효과를 저하시킵니다. 이전 연구들은 산전 진료의 질과 신생아 결과 사이에 직접적인 연관성이 있음을 보여주었으며, 부적절한 추적 관찰이 조산과 저체중 출생과 상관관계가 있음을 보여주었습니다⁵.

전 세계적으로 세계보건기구(WHO)는 모성 건강의 디지털 전환이 지속가능발전목표(SDGs),^{특히 SDG} 3 달성을 위한 전략적 우선순위임을 강조합니다. SDG는 모든 ^6,7명의 삶을 보장하고 웰빙을 증진하는 것을 목표로 합니다. WHO의 디지털 보건 전략 2020–2025는 보건 서비스 전반에 걸쳐 진료 조정, 데이터 품질, 연속성을 개선하기 위해 상호운용 가능한 디지털 시스템 도입을 권장합니다. 여러 국가에서 전자 모성 건강 기록이 성공적으로 도입되어 데이터 기반 의사결정, 합병증의 조기 발견, 1차 진료와 전문 진료 간 통합을 강화했습니다 ^8,9.

이러한 기술의 도입은 전 세계적인 노력에도 불구하고 저소득 및 중산지 국가에서 여전히 높은 모성 및 신생아 사망률을 줄이는 데 기여합니다. 디지털 도구는 실시간 데이터 공유, 고위험 임신에 대한 자동 알림, 표준화된 보고 기능을 제공하여 산전 관리의 질과 안전성을 향상시키는 데 필수적입니다. 더 나아가, 사용자 중심 설계와 사용성 검증은 건강 정보 시스템의 채택과 장기적 지속 가능성을 보장하는 데 중요한 요소로 인식되고 있습니다^10,11.

이러한 글로벌 및 국가적 도전 과제를 고려할 때, 임상 정보 관리를 최적화하기 위한 기술 시스템 개발이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 도구들은 의료 전문가들이 수작업으로 기록 보관 작업을 덜어주고, 직접 환자 진료에 집중할 수 있도록 돕고자 합니다^. 본 연구는 저위험 임신을 위해 특별히 설계된 임산부 건강 기록 디지털화를 위한 웹 기반 소프트웨어 프로토타입의 개발 및 예비 사용성 평가를 제시합니다. 이 시스템은 임상 데이터 조직과 접근성에 중점을 두고 개발되었으며, 클린 아키텍처¹³ 과 사용자 중심 설계 접근법¹⁴를 따랐습니다. 목표는 의료 전문가와 함께 실시한 사용성 테스트 결과를 제시하여 환자 접수, 상담 워크플로우, 개별화된 추적 과정을 검증하는 것입니다.

저자의 지식에 따르면, 이 연구는 도메인 주도 설계와 육각형 아키텍처를 기반으로 한 임상 기반 소프트웨어 아키텍처와 브라질 임산부의 건강 기록 디지털화에 적용된 구조화된 사용성 평가 프로토콜을 결합한 최초의 연구 중 하나입니다. 이 연구의 주요 기여는 저위험 임신의 임산부 건강 기록을 디지털화하여 1차 보건의료 환경 내 임상 데이터의 관리, 접근성 및 신뢰성을 향상시키는 웹 기반 산전 관리 시스템 개발입니다. 또한, 이 연구는 의료 전문가와 함께 실시된 예비 사용성 평가를 제시하여, 시스템이 워크플로우 효율성을 높이고 문서 오류를 줄이며, 보다 환자 중심적이고 데이터 기반 모성 진료를 지원할 수 있음을 시사합니다.

프로토콜

이 연구는 의료 전문가들이 소프트웨어 프로토타입에 대해 전문적인 의견을 제공하는 사용성 평가를 포함했습니다. 참가자들로부터 개인적, 임상적, 식별 가능한 데이터는 수집되지 않았으며, 세션 중 사용된 모든 환자 기록은 허구였습니다. 이 연구는 참가자들에게 위험을 초래하지 않았고 민감한 데이터를 수집하지 않았기 때문에 공식 윤리 위원회 심사에서 면제된 것으로 간주되었습니다. 모든 참가자는 연구 목적을 알리고 참여 전에 구두 동의를 제공했습니다.

본 연구에서 제안된 방법론적 웹 인터페이스는 제안된 도구 기반 산전 관리 애플리케이션의 설계, 개발 및 평가 과정을 재현 가능하게 하도록 구조화되었습니다. 이 과정은 요구사항 분석¹⁵, 프로토타이핑, 시스템 아키텍처 정의, 구현, 사용성 평가를 포함하는 순차적인 단계로 조직되었습니다. 이 구조는 산전 관리 문서화와 임상 의사결정의 최적화를 지원하는 견고하고 사용자 지향적이며 맥락 인식 있는 디지털 도구 개발을 가능하게 했습니다( 그림 1 참조).

그림 1: 본 연구에서 채택된 다섯 단계의 순차적 단계를 보여주는 개발 프로세스 모델. (1) 요구사항 분석, 문헌 검토 및 도메인 전문가와의 공동 설계 세션으로 구성됩니다; (2) 저충실도 와이어프레임 검증을 포함하는 프로토타이핑; (3) 도메인 주도 설계 및 육각형 아키텍처 원칙에 기반한 아키텍처 정의; (4) 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 개발을 포함하는 구현; 그리고 (5) 시스템 사용성 척도와 생각-어우드 프로토콜을 사용하여 다섯 명의 의료 전문가가 수행한 사용성 테스트. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

시스템 요구사항
시스템 요구사항 단계는 제안된 산전 관리 애플리케이션 개발에 필수적인 기능적·운영적 요구사항을 식별하는 것을 목표로 했습니다. 요구사항 도출 과정은 구조화된 문헌 검토와 1차 산전 진료 산부인과 간호 전문가와의 공동 설계 세션을 결합하였습니다. 검토는 SciELO, PubMed/MEDLINE, Scopus 전반에 걸쳐 다음과 같은 검색어를 조합하여 수행되었습니다: ("산전 진료" 또는 "산전 관리"), "디지털 건강" 또는 "전자 건강기록" 또는 "건강 정보 시스템", 그리고 ("사용성" 또는 "사용자 중심 설계"). 영어와 포르투갈어로 발표된 산전 기록 작성 또는 건강 정보 시스템의 사용성 평가를 위한 디지털 도구를 검토한 연구들이 검토되었습니다. 문헌 검토는 종이 기반 건강 기록의 한계를 식별하고 디지털화할 임상 매개변수를 설정하는 데 도움을 주었습니다. 공동 설계 세션에서는 구조화된 인터뷰와 협업 저충실도 프로토타이핑이 진행되었으며, 도메인 전문가가 데이터 입력의 논리적 순서와 각 시스템 기능의 임상적 관련성을 구현 전에 검증했습니다. 이 과정의 핵심 성과는 개발팀과 임상 전문가 간의 공유 어휘인 보편적인 언어 구축으로, '환자 입원', '임신 주수', '자궁 높이', '태아 심박수'와 같은 도메인별 용어가 사용자 인터페이스와 시스템 도메인 모델 모두에 일관되게 반영되도록 했습니다. 이 접근법은 임상 요구사항과 구현된 솔루션 간의 격차를 줄였고, 두 핵심 모듈을 검증했습니다.

이 시스템의 목적상 저위험 임신은 브라질 보건부 지침(포르투갈어로 Cadernos de Atenção Básica) 에 따라 정의됩니다. 2012년 32호)는 기존의 모성 질환(예: 고혈압, 당뇨병, 자가면역 질환)이 없고, 산전 추적 관찰 중 발생한 산과 합병증 없으며, 상담 중 태아 이상이 확인되지 않은 임신으로 인정되었습니다. 고위험군으로 분류된 환자는 이 시스템의 적용 범위를 벗어나 전문 모성 태아 진료로 의뢰되어야 합니다.

연구 결과를 바탕으로 두 가지 주요 모듈이 설정되었습니다: (i) 협의 모듈과 (ii) 후속 모듈. 각 모듈은 실제 임상 루틴을 반영하도록 설계되어 환자 치료 중 직관적인 탐색과 효율적인 데이터 입력을 촉진합니다. 상담 모듈은 일반적인 산전 상담 과정과 일치하는 여러 주요 사용 사례를 포함합니다. 환자 입원 기능은 신규 환자 등록을 통해 성명, 국민 건강카드(CNS) 번호, 마지막 생리 기간(LMP)을 입력하여 등록할 수 있게 합니다. 필드 사양, 형식 요구사항 및 클라이언트 및 서버 수준에서 적용되는 검증 규칙은 표 1에 자세히 나와 있습니다. 데이터 무결성을 보장하기 위해 시스템은 CNS 식별자를 기반으로 한 중복 항목을 자동으로 방지합니다. 상담 시작 기능은 의료 전문가가 이미 등록된 환자를 위해 새로운 상담을 시작할 수 있게 하여 사용자를 상담 인터페이스로 리디렉션할 수 있게 합니다.

필드	포맷	검증 규칙	예시
환자 이름	자유 텍스트	최소 3명의 캐릭터; 알파벳 문자와 공백만을 사용했습니다.	"마리아 다 실바"
CNS (국가 건강 카드)	15 숫자 숫자	Luhn 기반 알고리즘으로 검증되었으며; 각 환자마다 고유해야 합니다.	“70000000 0000001”
LMP 날짜	DD/음/YYYY	미래 날짜가 아니어야 하며 42주 이내에 해당해야 합니다 현재 날짜 이전에.	“01/01/2026”

표 1: 환자 입원 현장 명세, 형식 요건 및 검증 규칙. 분야는 인구통계학, 식별 및 임상 등록 요건에 따라 조직되어 표준화된 환자 온보딩과 산전 입원 시 데이터 일관성을 보장합니다.

상담 워크플로우는 효율적인 산전 관리 관리를 지원하기 위해 순차적이고 체계적인 프로세스를 따릅니다. 먼저, 의료 전문가는 주요 환자 목록에 접근하여 검색 기능을 통해 이름이나 CNS 번호로 대상 환자를 찾습니다. 환자를 선택한 후, 전문가는 "상담 시작"을 클릭하여 상담을 시작합니다. 이 단계에서 시스템은 선택한 환자와 연결된 새로운 진료 기록을 생성하고, 사용자를 신체 검사, 검사 검사, 초음파, 요약의 네 개 섹션으로 구성된 진료 인터페이스로 연결시킵니다.

신체 검사 단계에서 전문가는 체중, 키, 혈압과 같은 일반 임상 지표와 보고된 불만 사항뿐만 아니라 자궁 높이와 태아 심박수 등 산과 지표도 기록합니다. 이 시스템은 임상 의사결정을 돕기 위해 체질량지수(BMI)와 임신주수를 자동으로 계산하고 표시합니다. 실험실 검사 섹션에서는 삼분기 기준 검사 결과를 해당 입력 통제를 통해 등록할 수 있으며, 완료된 검사와 대기 중인 검사는 시각적으로 구분하여 산전 프로토콜 모니터링을 쉽게 합니다.

가능하다면 초음파 정보도 상담에 포함될 수 있습니다. 전문가는 초음파 등록 구역에 접근하여 보고서 데이터를 포함한 해당 양식을 작성할 수 있습니다. 모든 관련 정보가 입력된 후, 제출 기능을 통해 협의가 최종 확정됩니다. 시스템은 필요한 입력란을 검증하고, 절차가 성공적으로 완료되면 사용자를 환자의 추적 관찰 화면으로 리디렉션합니다.

추적 관찰 화면은 환자의 임상 병력을 통합적으로 개관하며, 체질량지수(BMI)와 자궁 높이에 대한 추세 차트와 이전 진료 시간 목록을 제공합니다. 이 구조는 산전 관리 전반에 걸쳐 모성 건강을 지속적으로 모니터링할 수 있게 합니다.

상담 워크플로우 내에서는 임상 및 진단 데이터 기록을 지원하기 위한 특정 기능이 구현되었습니다. 신체 검사 섹션은 표준화된 임상 측정 프로토콜에 따라 일반 및 산과 매개변수를 문서화할 수 있게 합니다. 체중은 킬로그램(허용 범위: 30–200 kg)과 키(허용 범위: 1.00–2.50 m)로 기록되며, BMI는 체중(kg) / 키² (m²)로 자동으로 계산됩니다. 혈압은 mmHg 단위로 수축기/이완기 값(예: 120/80 mmHg)으로 기록되며, 환자는 앉아 있을 때 표준 혈압 압력측정을 시행합니다. 자궁 높이(기저 높이)는 치골 결합에서 자궁 안저까지 1cm 단위로 측정되며, 환자는 등쪽 직장(등쪽 직장)에 위치하며(허용 범위: 16–40 cm, 임신 주수에 따라 다름) 측정합니다. 태아 심박수는 분당 박수로 기록되며(정상 범위: 110–160 bpm), 추가 항목으로는 태아 출현(두부/역위/횡설)과 부종 또는 출혈 표시가 포함됩니다.

실험실 검사 인터페이스를 통해 삼 분기 기반 검사 결과를 등록할 수 있으며, 완료 및 대기 중인 검사를 시각적으로 표시하여 중복을 방지합니다. 이 시스템은 브라질 보건부가 권장하는 표준 산전 실험실 검사를 표 2에 상세히 설명한 임신 삼분기별로 문서화하는 것을 지원합니다. 초음파 모듈은 선택 사항이며, 초음파 검사 데이터가 문서화를 위해 확보될 때 활성화됩니다. 항목에는 진료일(DD/MM/YYYY), LMP를 기준으로 한 임신주(주), 초음파 생체 측정으로 산정된 임신주수(주), 추정 태아 체중(그램), 태반 위치(전방/후방/기저부/측측), 양수 평가가 포함됩니다. LMP 기준과 초음파 기반 임신주수 추정치 간의 불일치는 예상 예정일 수정에 관한 임상 의사결정을 지원하기 위해 기록에 보존되어 있습니다. 시험 날짜를 제외한 모든 분야는 선택 사항입니다.

시험	1차 트림스터	2차 트림스터	3차 트림스터
ABO/Rh	필수	–	–
공복 혈당	필수	–	–
경구 포도당 내성 검사	필수	–	–
매독 — 신속검사	필수	–	–
VDRL	필수	–	–
간접 쿰스 검정	필수	–	–
HIV / 안티-HIV	필수	반복	–
B형 간염 (HBsAg)	필수	반복	–
톡소플라즈마증	필수	반복	반복
헤모글로빈 / 헤마토크릿	필수	반복	반복
소변 검사(EAS)	필수	반복	반복
소변 배양	필수	반복	반복

표 2: 시스템이 지원하는 표준 산전 검사, 임신 삼분기별로 구성됨. 검사는 권장 산전 추적 관찰 기간에 따라 그룹화되어 프로토콜 준수를 지원하고 모성 건강에 대한 종단적 모니터링을 지원합니다.

마지막으로, 최종 상담 기능은 모든 기록된 데이터를 통합하고 저장하며, 전문가를 환자 추적 화면으로 자동으로 연결하여 환자의 건강 정보를 통합한 요약을 제공합니다. 추적 보고서는 임상 병력, 검사 결과, 체질량지수(BMI), 자궁 높이 등 주요 지표의 그래픽 추세를 통합적으로 개관하여 지속적이고 데이터 기반의 산모 진료를 지원합니다.

시스템은 환자 입원 시 입력된 마지막 생리 기간(LMP)일로부터 세 가지 주요 산과 지표를 자동으로 계산합니다. 임신 주수(GA)는 현재 날짜와 LMP 사이의 일수 차이를 7로 나눈 값으로 계산됩니다: GA = (현재 날짜 − LMP) / 7. 예상 예정일(EDD)은 LMP에 280일(40주)을 더하여 산출됩니다: EDD = LMP + 280일. 체질량지수(BMI)는 신체검사 중 기록된 체중(kg)과 키(m)를 바탕으로 산출됩니다:

(1)

이 계산은 데이터 입력 시 자동으로 수행되어 수동 계산을 없애고 전사 오류를 줄입니다.

기술 및 시스템 아키텍처
이 시스템은 클라이언트-서버 아키텍처에 따라 개발되었으며, 웹 인터페이스 기반 프론트엔드가 RESTful API¹⁷을 통해 백엔드 서비스와 상호작용합니다. 이 접근법은 모듈화, 확장성, 상호운용성을 가능하게 하여, 미래에 시스템이 다른 의료 정보 시스템과 확장되거나 통합될 수 있도록 보장합니다. 그림 2 는 적용의 실체-관계(ER) 도표를 보여주며, 주요 실체인 환자, 상담, 검사, 초음파 및 이들의 연관성을 강조합니다. 환자 실체는 모델의 핵심 역할을 하며, 여러 상담과 연계된 개인 및 신원 정보를 유지합니다. 각 상담 기록은 다시 검사 및 선택적 초음파 항목과 연관되어 있어 모성 건강 지표의 상세한 종단적 추적을 가능하게 합니다. 이러한 관계 구조는 임상 데이터의 일관된 조직을 가능하게 하고, 통합된 추적 관찰 보고서 생성을 지원하여 포괄적이고 지속적인 산전 관리 관리를 촉진합니다. 각 엔터티는 UUID 기본 키를 사용하며, 전용 deletedAt. 필드를 통해 소프트 삭제를 구현하여 영구 삭제 없이 데이터 추적성을 보장합니다. 주요 제약 조건은 다음과 같습니다: 환자 엔터티 내 CNS 필드는 데이터베이스 수준에서 고유하게 적용되어 중복 환자 등록을 방지합니다; 진료 생체 징후(체중, 키, 자궁 높이)는 임상적 정확성을 유지하기 위해 소수점 유형으로 저장됩니다; 초음파 엔티티는 완전히 선택 사항이며, 필수적인 외래키 제약 없이 식별자로 환자와 연결됩니다. 모든 필드 유형과 제약 조건을 포함한 완전한 스키마 정의는 https://github.com/caderneta-digital-da-gestante/api 의 공개 저장소에서 확인할 수 있습니다.

그림 2: 시스템 데이터베이스의 엔터티-관계(ER) 다이어그램. 네 가지 주요 요소로 구성되어 있습니다: 환자(신원 확인 및 산과 기준선 데이터를 저장, 중추신경계 번호와 LMP 날짜 포함), 상담(각 환자 방문과 연동), 검사(각 상담과 연동된 삼분기 기반 검사 결과), 그리고 초음파(각 상담에 연동된 선택적 초음파 데이터). 한 환자가 여러 차례 상담을 받을 수 있으며; 각 상담은 여러 검사와 0개 또는 1개의 초음파 기록과 연관될 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

백엔드는 런타임 환경으로 Node.js와 라우팅 및 HTTP 요청의 효율적인 관리를 위한 Express.js 프레임워크를 결합하여 구현되었습니다. 데이터 지속성은 견고성과 ACID 원칙 준수를 위해 선택된 PostgreSQL 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 통해 처리되었습니다. 데이터베이스 접근을 용이하게 하고 타입 보안을 보장하기 위해 Prisma ORM 라이브러리가 채택되어 애플리케이션 로직과 데이터 계층¹⁸ 간의 효율적이고 유지 관리 가능한 상호작용이 가능해졌습니다.

프론트엔드는 React와 Next.js 프레임워크를 결합해 빠르고 반응적이며 검색 엔진에 최적화된 웹 인터페이스를 제공하기 위해 구축되었습니다. 사용자 상호작용과 폼 처리는 상태 관리를 위한 React Hook Form과 스키마 기반 검증을 위한 Zod를 사용하여 구현되어 데이터 일관성을 보장하고 입력 오류를 줄였습니다. 클라이언트 측 데이터 가져오기 및 캐싱은 TanStack Query가 관리하여 최적화된 성능과 백엔드와의 실시간 데이터 동기화를 가능하게 했습니다.

버전 관리 및 배포를 위해 프로젝트는 git과 github를 활용했으며, 명확하고 추적 가능한 개발 이력을 유지하기 위해 기존의 커밋 표준을 준수했습니다. 배치는 컨테이너화된 방식을 따랐습니다. 필수 조건으로는 Docker 27.x, Vercel 계정(프론트엔드), Render 계정(백엔드 및 데이터베이스)이 있습니다. 백엔드는 두 가지 환경 변수가 포함된 .env 파일이 필요합니다: DATABASE_URL(Render에서 제공하는 PostgreSQL 연결 문자열)와 DIRECT_URL(Prisma 마이그레이션을 위한 직접 연결 URL). 백엔드를 배포하기 위해 Docker 이미지를 docker build -t cdg-api. 로 빌드하고, 시작 명령 node dist/index.js와 API_PORT 환경 변수 설정을 하여 웹 서비스로 Render에 푸시합니다. 프론트엔드는 Vercel 대시보드를 통해 gitHub 저장소를 연결하여 Vercel에 배포됩니다; NEXT_PUBLIC_API_URL 환경 변수는 Render 백엔드 URL로 설정되어야 합니다. 데이터베이스 마이그레이션은 첫 번째 배포에서 prisma migrate deploy를 통해 적용됩니다.

데이터 보안과 개인정보 보호와 관련해, 현재 프로토타입은 초기 단계의 특성을 반영하여 최종 사용자 인증을 구현하지 않고 있습니다. 환자 데이터는 Render의 클라우드 인프라에 호스팅된 PostgreSQL 데이터베이스에 저장되며, 소스 코드에 노출되지 않은 환경 수준의 자격 증명에 의해 데이터베이스 접근이 제한됩니다. 이 사용성 연구의 목적상, 테스트 세션에서 사용된 모든 환자 기록은 허구였으며; 실제 환자 데이터는 수집되거나 처리되지 않았습니다. 인증 및 접근 제어는 향후 생산 준비가 된 버전에 대한 요구사항으로 지정되었으며, 브라질 일반 데이터 보호법(LGPD — 법률 제13.709/2018호)에 따른 준수 평가도 포함됩니다.

시스템은 클라이언트 측과 서버 측 검증을 모두 구현합니다. 프론트엔드에서는 Zod 스키마를 사용하는 React Hook Form이 필수 필드가 비어 있거나 잘못된 형식일 때 포럼 제출을 방지하여 인라인 오류 메시지를 표시합니다. 백엔드에서는 모든 들어오는 요청이 도메인 계층에 도달하기 전에 Zod 스키마를 통해 파싱 및 검증됩니다; 잘못된 입력은 HTTP 400을 반환하며, 해당 필드와 메시지를 나타내는 구조화된 오류 응답을 제공합니다. 도메인 수준의 검증은 값 객체를 통해 강제됩니다: CNS 필드는 길이, 숫자 전용 형식, 체크섬 알고리즘(1–2자리부터 영구 CNS와 7–9부터 시작하는 임시 CNS 모두를 지원)에 대해 검증됩니다. 중복된 CNS 항목은 데이터베이스 수준에서 고유 제약 조건을 통해 거부됩니다. 도메인 오류가 발생할 경우, API는 HTTP 400에 설명 오류 메시지를 반환합니다; 성공적인 연산은 HTTP 201(생성) 또는 HTTP 200(검색)을 반환합니다.

사용성 테스트
시스템의 사용성 평가는 시스템 사용성 척도(SUS)를 사용하여 사용자 만족도와 전체 사용성에 대한 정량적 측정을 얻었습니다^19,20. 대표적인 시나리오와 과제는 임산부의 신체적 건강 기록을 기반으로 설계되어, 실제 임상 워크플로우를 반영하도록 검사가 이루어졌다²¹.

평가는 표 3에 설명된 전체 산전 상담 워크플로우를 포함하는 8개의 과제로 구성되었습니다.

임무	참가자에게 제공되는 지도	성공 기준
1	환자 X의 상담을 어떻게 시작하시겠습니까?	환자 목록이나 검색창에서 '상담 시작'을 클릭→ 확인하세요.
2	환자 X의 신체 및 산과 진료 데이터를 입력할 때 어떤 절차를 밟으시겠습니까?	신체검사 탭에 접속→ 필수 입력 항목을 작성→ 다음을 클릭하거나 다른 탭으로 이동하세요.
3	상담 중에 실험실 검사를 추가하고 입력된 데이터를 검증하기 위해 어떤 단계를 밟으시겠습니까?	시험 탭에 접속→ 시험 및 학기 과정의 "+"를 클릭한 후 양식을 작성→→ 저장 → 보기를 클릭하세요.
4	초음파 결과를 기록하기 위해 어떤 단계를 밟나요?	초음파 탭에 접속해 "초음파 수신"→ 클릭하여 서류를 작성→ 하세요.
5	상담을 마무리하기 위해 어떤 단계를 밟으시겠습니까?	제출 버튼을 클릭→ 양식이 유효한지 확인하세요.
6	환자 Y의 영양 상태, 진행 및 자궁 성장 곡선을 어떻게 모니터링하시겠습니까?	메인 페이지로 돌아가 환자 Y를 찾→ "Caderneta"를 클릭→ 정보 탭→→ 차트를 확인하세요.
7	환자 Y의 실험실 검사가 이미 완료된 것을 보여줄 수 있나요?	환자 Y의 카데르네타에 접근→ 검사 탭으로 이동합니다.
8	환자 Y는 몇 번의 상담을 받았고, 그 중 한 번의 세부 정보를 볼 수 있나요?	상담 탭으로 이동→ "상세 정보 보기"를 클릭하세요.

표 3: 사용성 평가 과제 및 성공 기준. 과제는 환자 검색, 상담 워크플로우, 데이터 입력, 추적 검토 등 핵심 시스템 기능을 평가하도록 구성되어 있으며, 성공적으로 완료하기 위한 사전 정의된 기준이 있습니다.

총 5명의 의료 전문가가 눈덩이 표본추출을 통해 모집되었으며, 이는 가용성, 산전 진료 환경에서 인쇄된 임산부의 건강 기록을 직접 사용한 경험, 요구사항 발굴 단계에 참여한 전문가 또는 이전에 모집된 참가자의 의뢰 여부입니다. 공식적인 인구통계 설문지는 실시되지 않았으며; 구조화된 인구통계 데이터 수집은 본 연구의 한계점이자 향후 평가 목표로 지정되었습니다. 이 표본 크기는 형성적 사용성 연구의 확립된 지침과 일치하는데, 이는 다섯 명의 참가자가 인터페이스에서 가장 중요한 사용성 문제를 식별하기에 충분하다는 것을 나타냅니다²². 이 수치는 통계적 일반화 가능성을 제한하지만, 이 예비 평가의 탐색적 성격에는 적합하다. 테스트 세션 동안 참가자들은 웹 애플리케이션을 탐색하며 미리 정의된 작업을 수행하고 소리 내어 생각할 수 있도록 초대받았습니다. 세션 전에 참가자들은 시스템과 관련 없는 워밍업 연습을 통해 '생각-소리 내기' 기법을 간단히 소개받았습니다. 평가자의 도움 없이 과제 내내 자신의 생각, 행동, 어려움을 지속적으로 말로 표현하도록 지시받았습니다. 작업 실행 중에는 수정 피드백이 제공되지 않았습니다. 훈련된 관찰자는 각 과제별로 관찰된 어려움, 망설임, 구두 코멘트를 체계적으로 기록했습니다²³.

각 세션이 끝나면 참가자들은 브라질 포르투갈어로 된 SUS 설문지를 작성했습니다. 표준 SUS 문항은 산전 관리 영역에 맞게 맥락에 맞게 조정되었으며, 예를 들어 '시스템'에 대한 일반적인 참조를 "임산부의 데이터 등록 및 상담", "저위험 산전 추적 관찰"과 같은 임상 워크플로우에 대한 구체적인 참조로 대체했습니다. 이러한 적응은 원래의 점수 체계를 유지하면서도 대상 사용자 그룹과의 관련성을 높였습니다. SUS는 5점 리커트 척도(1 = 강하게 반대, 5 = 강력히 동의)로 평가된 10개의 진술로 구성되며, 긍정과 부정 문항을 번갈아 가며 평가합니다. 점수는 표준 방법에 따라 계산되었습니다: 홀수 번호 문항의 경우 기여도는 척도 위치에서 1 빼기(R − 1)로 계산됩니다; 짝수 항목의 기여도는 5에서 스케일 위치를 뺀 값(5 − R)입니다. 모든 기여의 합을 2.5로 곱하여 최종 점수는 0에서 100 사이이며, 68 이상은 평균 이상의 사용성²⁴를 나타냅니다. 또한, 시스템의 강점과 개선 지점에 대한 질적 피드백을 수집하기 위해 두 개의 개방형 질문이 실시되었습니다. 응답은 주제별 분석을 통해 분석되었으며, 참가자 답변과 생각하는 관찰에서 반복되는 주제를 두 명의 연구자가 독립적으로 코딩하고 범주로 묶었습니다. 불일치는 논의를 통해 해결되었습니다. 결과 분류된 범주인 통합 진료 개요, 전문가-환자 관계, 치료 연속성, 연결 의존성, 수출 기능 부재, 사용자 지원 요구는 참가자 응답에서 귀납적으로 도출되었으며, 정성적 결과 표에 제시되어 있습니다.

사용성 세션은 원격으로 진행되었습니다. 각 참가자는 자신의 기기와 기본 웹 브라우저를 사용해 공개된 URL을 통해 시스템에 접속했습니다; 하드웨어 사양, 운영체제, 브라우저 버전은 통제되거나 기록되지 않았습니다. 이는 실제 사용 상황을 반영하지만, 기기별 성능 차이가 상호작용 경험에 영향을 미쳤을 수 있어 제한이 될 수 있습니다. 향후 평가에서는 사용 가능성 문제를 하드웨어 및 연결 변수와 분리하기 위해 테스트 환경을 표준화해야 합니다.

결과

결과 섹션에서는 표준화된 척도의 정량적 측정과 의료 전문가의 질적 피드백을 포함한 사용성 평가 결과를 제시합니다. 분석은 웹 기반 산전 관리 애플리케이션의 효과성, 효율성 및 사용자 수용도를 평가하는 데 중점을 둡니다. 프로토타입의 사용성 평가는 전체 시스템 사용성 척도(SUS) 점수 77.5를 얻었으며, 이는 만족스러운 사용성을 나타내는 흔히 인용되는 기준인 68을 초과했습니다. SUS 점수는 정규분포(Shapiro-Wilk 검정: W = 0.9076, p = 0.4532)였으며, 평균 77.50, 표준편차 9.35로 표 4에 설명되어 있습니다. 수용 척도에서 대부분의 참가자들은 신청서를 수용 가능 하다고 평가했습니다. 더불어, 순 추천 점수(NPS) 평가에서는 5명 중 3명이 애플리케이션을 프로모터로 분류하여 시스템을 긍정적으로 추천하는 경향을 반영했습니다. 이 결과는 디지털 도구가 산전 관리에서 사용자...

토론

디지털 임신 기록 프로토타입은 평균 SUS 점수 77.5(SD = 9.35)를 달성했으며, 이는 기존 벤치마크에 따른 허용 가능한 사용성을 나타냅니다. 이 결과는 도메인 주도 설계 원칙^{25, 26}과 육각형 아키텍처¹³의 결합이 시스템을 실제 임상 워크플로우와 밀접하게 일치시켜 인지된 사용성에 긍정적으로 기여함을 시사합니다. 효율성과 오류 예방에서 높은 점수를 받은 것은 시스템이 임상 과제 완료를 효과적으로 지원하고 산전 진료 맥락에서 중요한 입력 오류를 최소화함을 나타냅니다. 브라질 1차 의료에서 사용된 기존 디지털 도구와 비교할 때, 이 시스템은 우수한 사용성을 보여주었습니다. e-SUS Territory 시스템은 55.3점을, 시민 전자 건강 기록(PEC)은 SUS 척도에서 60.1점을 받았으며, 두 경우 모두 일반적으...

재료

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이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
Axios	Axios 기여자	1.8.4	N/A
백엔드 저장소	저자	N/A	N/A
Docker	Docker, Inc.	27.x	N/A
Express.js	OpenJS 재단	5.1.0	N/A
프론트엔드 저장소	저자	N/A	N/A
Next.js	Vercel	15.2.4	N/A
Node.js	OpenJS 재단	22.x	N/A
PostgreSQL	PostgreSQL 글로벌 개발 그룹	15.x	N/A
Prisma ORM	Prisma Data, Inc.	6.5.0	N/A
React	Meta Platforms, Inc.	19.0.0	N/A
React Hook Form	react-hook-form 기여자	7.55.0	N/A
Recharts	recharts 기여자	2.15.3	N/A
Render	Render Services, Inc.	N/A	N/A
TanStack Query	TanStack	5.74.4	N/A
TypeScript	Microsoft	5.8.2	N/A
Vercel	Vercel, Inc.	N/A	N/A
Zod	Colin McDonnell	3.24.2	N/A

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