서비스 디자인을 적용한 헬스 빅데이터 분석 및 활용 지원플랫폼 개발

Abstract

This study aimed to develop a system to assist users in analyzing and utilizing health big data, simultaneously evaluating its usability. The development process adhered to the Double Diamond framework of service design. In the discovery phase, desk research, shadowing, and in-depth interviews were conducted to identify users' challenges in analyzing and utilizing health big data. Personas and customer journey mapping were employed in the definition phase to define critical user problems and needs. The core needs identified included ‘information on analysis tools,’ ‘guidance for the analysis process,’ ‘support for problem situations,’ and ‘access to expert consultation.’ During the development phase, brainstorming sessions generated ideas to address these needs, resulting in five vital design concepts: ‘navigation guidance,’ ‘personalized service,’ ‘crisis management support,’ ‘expert linkage,’ and ‘communication and sharing. These concepts were implemented to develop a health big data analysis and utilization support platform. In the delivery phase, usability evaluations were conducted with four experts and 13 users, followed by improvements based on their feedback. The usability evaluation revealed that learnability scored the highest at 6.29 out of 7, followed by system satisfaction (5.67), system usefulness (5.57), and ease of use (4.79). These results highlight the system's usability. To the best of our knowledge, the health big data analysis and utilization support platform developed in this study is the first navigation-based system designed to guide users through the procedures and pathways of the big data analysis process. It offers personalized services based on the user's situation and skill level, aiming to alleviate difficulties encountered during health big data analysis and enhance the user experience. Moreover, because this system is presented as a platform, it is expected to evolve into a community-driven space where users can share experiences and information, collaborate, and solve problems collectively. Ultimately, this will enhance the use of health big data in the healthcare sector.

본 연구는 헬스 빅데이터를 분석·활용하려는 사용자들의 분석·활용 과정을 지원하기 위한 시스템을 개발하고, 사용성을 평가하기 위해 시행되었다. 시스템의 개발은 서비스 디자인 방법론인 더블다이몬드 프로세스에 따라 진행하였다. 발견 단계에서 데스크 리서치, 섀도잉, 심층 인터뷰를 통해 헬스 빅데이터 분석·활용 과정에서의 사용자의 어려움을 탐색하였고, 정의 단계에서 페르소나와 고객 여정 지도를 통해 사용자들의 주요 문제와 요구를 정의하였다. 이를 통해 도출된 핵심 요구는 ‘분석솔루션 사용에 대한 정보제공’, ‘분석 진행 과정에 대한 안내’, ‘문제 상황에 대한 지원’, ‘전문가 자문’이었다. 발전 단계에서는 브레인스토밍을 통해 사용자의 요구를 해결하기 위한 아이디어를 구체화하고, 이를 바탕으로 ‘경로 안내’, ‘개인 맞춤형 서비스’, ‘위기관리 지원’, ‘전문가 연계’, ‘소통과 공유’의 5가지 디자인 컨셉을 도출하여, 헬스 빅데이터 분석·활용 지원플랫폼을 개발하였다. 전달 단계에서 전문가 4인과 사용자 13인을 대상으로 개발된 시스템의 사용성을 평가하고, 나타난 문제를 반영하여 시스템을 개선하였다. 사용자 평가 결과, 학습 용이성이 7점 만점에 6.29점으로 가장 높았고, 시스템 만족도 5.67점, 시스템 유용성 5.57점, 사용 용이성 4.79점 나타나 개발된 시스템의 사용성이 입증되었다. 본 연구에서 개발된 헬스 빅데이터 분석·활용 지원플랫폼은 빅데이터 분석 과정의 절차와 경로를 안내하는 최초의 내비게이션형 시스템으로, 사용자의 상황과 수준에 따른 맞춤형 서비스를 제공한다. 이러한 서비스는 헬스 빅데이터 분석·활용 과정에서 사용자가 직면하는 어려움을 완화하고 사용자의 경험을 개선하는데 기여할 것이다. 또한, 본 시스템은 플랫폼 형태로 제공됨으로 향후 플랫폼 내에서 형성되는 사용자 간 커뮤니티는 경험과 정보 공유 및 협력을 통한 문제 해결을 지원하는 소통의 장으로 발전할 것으로 기대된다. 이는 헬스 빅데이터의 활용성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것이다.