의원·약국에서 모인 내 건강 데이터가 기준과 맞는지 짚습니다

• 묶음 기준: verdict
• 한 행: 사유 라벨 · record_no + 한 줄 요약(근거 수치 포함)
• 근거 표는 행을 펼쳤을 때 보입니다 (`field` / `agg` / `value` / `quote` 열)

화면·코드·면접에서 이 단어를 그대로 씁니다. 키는 출력 스키마의 enum 과 같습니다.

• 자가채점 — 판정 일치 · 정답 15건 기준 수치는 본인이 러너를 돌려 나온 값을 넣습니다. 예측 화면에는 비워 둡니다 — 출처를 댈 수 없는 숫자를 화면에 두지 않기 위해서입니다.
• 출력 스키마 검증 항목을 통과 여부와 함께 상시 노출
• 검증 노트 — 자동 / 수동 / 정직 경계선

• 의원과 약국 기록을 연결하기 전에는 샘플 데이터 보기로 화면을 확인합니다.
• 의원 기록의 열이 빠지거나 항목 코드가 기준표에 없으면 항목 목록 대신 어느 줄이 왜 걸렸는지 보여 주고 화면은 살아 있습니다.

{"type":"object","properties":{"record_no":{"type":["string","null"]},"person_id":{"type":"string"},"metric_code":{"type":"string","enum":["fbg","sbp","dbp","weight","bmi","tchol","hba1c","med_days","hr","ldl"]},"verdict":{"type":"string","enum":["기준 안에 들고 기록도 맞음","기준 범위 밖 수치","의원 기록과 앱 값이 어긋남","동기화 밀려 옛 기록","필수 항목 빠짐"]},"delay_hours":{"type":["number","null"],"description":"clinic_feed 의 updated_at 에서 app_record 의 synced_at 을 뺀 시간이며 소수 둘째 자리까지 반올림합니다. 두 시각은 evidence 에 그대로 싣습니다. 판정과 무관하게 두 시각이 다 있으면 채웁니다 — 기준 범위 밖이나 값 차이로 판정이 갈린 항목도 얼마나 밀렸는지 이 칸으로 읽습니다. 뺀 값이 음수면 앱이 의원 기록보다 나중에 받아 온 것이라 음수 그대로 둡니다. 의원 쪽 갱신 기록이 없거나 앱에 그 항목이 아예 없으면 뺄 값이 없어 null 로 둡니다."},"summary":{"type":"string"},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"field":{"type":"string"},"agg":{"type":"string","enum":["count"],"description":"이 항목의 value 가 수록 행의 값이 아니라 그 컬럼으로 센 행 수임을 밝힙니다. 없으면 수록 행의 값 그대로입니다."},"value":{"type":["string","number","boolean","null"]},"quote":{"type":"string"}},"required":["field"]}},"hedge":{"type":["string","null"]}},"required":["record_no","person_id","metric_code","verdict","delay_hours","summary","evidence","hedge"]}

[
  {
    "record_no": "REC-20260312-005",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "hr",
    "verdict": "기준 안에 들고 기록도 맞음",
    "delay_hours": 2.17,
    "summary": "안정시 심박수는 앱과 강남365의원 기록이 같은 값이고 기준 범위 안입니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260312-005",
        "quote": "REC-20260312-005"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 72
      },
      {
        "field": "ref_low",
        "value": 60
      },
      {
        "field": "ref_high",
        "value": 100
      },
      {
        "field": "feed_no",
        "value": "FEED-C-007",
        "quote": "FEED-C-007"
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-12T08:10"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      }
    ],
    "hedge": null
  },
  {
    "record_no": "REC-20260312-006",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "tchol",
    "verdict": "기준 안에 들고 기록도 맞음",
    "delay_hours": 2.17,
    "summary": "총콜레스테롤 188 은 기준 상한 199 아래이고 의원이 올린 값과도 같습니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260312-006",
        "quote": "REC-20260312-006"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 188
      },
      {
        "field": "ref_high",
        "value": 199
      },
      {
        "field": "feed_no",
        "value": "FEED-C-005",
        "quote": "FEED-C-005"
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-12T08:10"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      }
    ],
    "hedge": null
  },
  {
    "record_no": "REC-20260312-001",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "fbg",
    "verdict": "기준 범위 밖 수치",
    "delay_hours": 2.17,
    "summary": "공복혈당 126 은 기준 범위 70에서 99 를 벗어납니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260312-001",
        "quote": "REC-20260312-001"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 126
      },
      {
        "field": "ref_low",
        "value": 70
      },
      {
        "field": "ref_high",
        "value": 99
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-12T08:10"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      }
    ],
    "hedge": "이 화면은 값이 기준 범위를 벗어났다는 사실까지만 말합니다. 진단과 처방은 의료진이 합니다."
  },
  {
    "record_no": "REC-20260312-003",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "dbp",
    "verdict": "기준 범위 밖 수치",
    "delay_hours": 2.17,
    "summary": "이완기혈압이 0 으로 올라와 기준 하한 60 아래입니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260312-003",
        "quote": "REC-20260312-003"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 0
      },
      {
        "field": "ref_low",
        "value": 60
      },
      {
        "field": "clinic_name",
        "value": "강남365의원",
        "quote": "강남365의원"
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-12T08:10"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      }
    ],
    "hedge": "0 은 가정용 혈압계가 값을 못 읽고 그대로 올린 것으로 보입니다. 다시 재기 전에는 실제 수치로 읽지 않습니다."
  },
  {
    "record_no": "REC-20260312-002",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "sbp",
    "verdict": "의원 기록과 앱 값이 어긋남",
    "delay_hours": 2.17,
    "summary": "앱에는 수축기혈압 118 이 떠 있는데 강남365의원이 같은 날 올린 값은 134 입니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260312-002",
        "quote": "REC-20260312-002"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 118
      },
      {
        "field": "feed_no",
        "value": "FEED-C-001",
        "quote": "FEED-C-001"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 134
      },
      {
        "field": "clinic_name",
        "value": "강남365의원",
        "quote": "강남365의원"
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-12T08:10"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      }
    ],
    "hedge": "의원 갱신과 앱 동기화가 2.17시간 차이라 기준 24시간 안이고, 그래서 밀림이 아니라 값 차이로 판정했습니다."
  },
  {
    "record_no": "REC-20260305-004",
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "weight",
    "verdict": "동기화 밀려 옛 기록",
    "delay_hours": 168,
    "summary": "체중은 앱이 3월 5일에 받아 온 값 그대로인데 의원 기록은 3월 12일에 갱신돼 7일이 밀렸습니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "record_no",
        "value": "REC-20260305-004",
        "quote": "REC-20260305-004"
      },
      {
        "field": "synced_at",
        "value": "2026-03-05T10:20"
      },
      {
        "field": "updated_at",
        "value": "2026-03-12T10:20"
      },
      {
        "field": "max_sync_delay_hours",
        "value": 72
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": 62.4
      }
    ],
    "hedge": null
  },
  {
    "record_no": null,
    "person_id": "P-1042",
    "metric_code": "med_days",
    "verdict": "필수 항목 빠짐",
    "delay_hours": null,
    "summary": "복약 일수는 앱에 담아야 하는 항목인데 값이 없고, 강남365약국 기록에는 3월 9일 조제만 남아 있습니다.",
    "evidence": [
      {
        "field": "required",
        "value": true
      },
      {
        "field": "feed_no",
        "value": "FEED-P-001",
        "quote": "FEED-P-001"
      },
      {
        "field": "event_date",
        "value": "2026-03-09"
      },
      {
        "field": "metric_value",
        "value": null
      },
      {
        "field": "pharmacy_name",
        "value": "강남365약국",
        "quote": "강남365약국"
      }
    ],
    "hedge": "약국 기록에 조제일만 있고 일수가 비어 있어 며칠치인지는 이 화면에서 정하지 못합니다."
  }
]

[자동 검증 · 사람 없이 러너가 돌립니다] 1. verdict 가 스키마가 선언한 다섯 값 안에 있는지 확인합니다. 2. person_id·metric_code·verdict·delay_hours·summary·evidence 필드가 샘플에 있는지 확인합니다. 3. metric_spec 의 max_sync_delay_hours 가 1 이상 336 이하 범위인지 확인합니다. 4. delay_hours 를 clinic_feed.updated_at 에서 app_record.synced_at 을 뺀 시간으로 다시 계산해 소수 둘째 자리까지 반올림한 값과 같은지 봅니다. **판정과 무관하게 두 시각이 다 있으면 채웁니다** — 기준 범위 밖이나 값 차이로 판정이 갈린 항목도 이 칸에 밀린 시간이 남고, 앱이 더 나중에 받아 왔으면 음수 그대로 둡니다. 의원 갱신 기록이 없거나 앱에 그 항목이 없으면 null 입니다. 5. evidence 의 field 가 네 데이터셋의 컬럼에 실재하는지 확인합니다. 6. evidence 의 quote 가 수록 샘플의 원문 그대로인지 확인합니다. 7. summary 가 존댓말로 끝나는지 확인합니다. 8. 조건 규칙으로 app_record 에 그 항목 자체가 없으면 record_no 와 delay_hours 는 null 입니다. 성립 사례는 복약 일수 카드이고, 불성립 사례는 REC-20260305-004 입니다. 9. clinic_feed 에서 견주는 줄은 그 사람·그 항목의 줄 가운데 updated_at 이 가장 나중인 한 줄입니다. 시각이 같으면 feed_no 가 뒤인 줄을 씁니다. 10. pharmacy_feed 도 같은 방식으로 그 사람·그 항목의 줄 가운데 event_date 가 가장 나중인 한 줄만 인용합니다. P-1042 의 복약 일수는 FEED-P-001·002·005·008 네 줄이 있고 그중 3월 9일 줄인 FEED-P-001 이 인용 대상입니다. 지난 조제 이력은 카드에 싣지 않습니다. [판정 순서 · 한 항목이 두 사유에 걸릴 때] ① metric_spec.required 가 참인데 앱에 그 항목 줄이 없으면 필수 항목 빠짐입니다. ② 값이 ref_low~ref_high 밖이면 기준 범위 밖, ③ delay_hours 가 max_sync_delay_hours 를 넘으면 동기화 밀려 옛 기록, ④ 의원 값과 앱 값이 다르면 의원 기록과 앱 값이 어긋남 차례로 보고 앞에서 걸리면 뒤는 보지 않습니다. ⑤ 어디에도 안 걸리면 기준 안에 들고 기록도 맞음입니다. 앞 사유가 뒤 사유를 설명하기 때문입니다 — 체중은 밀린 기간 동안 값이 달라진 것이라 값 차이가 아니라 밀림으로 냅니다. [수동 검증 · 사람이 봅니다] 1. 카드 문장이 진단처럼 읽히지 않고 사실만 말하는지 봅니다. 2. 기준 범위가 그 항목의 일반적인 성인 참고치와 어긋나지 않는지 봅니다. [평가 러너 · 2주차] 카드 15장(앱 기록 10건에 필수 항목 빠짐 5건)에 규칙으로 만든 정답표를 붙여 판정 일치를 세고, 갈라진 항목은 값 대조에서 갈렸는지 시각 계산에서 갈렸는지 나눠 리포트에 답니다.