feat: Add database models and services for patient data, scenarios, chat history, and handoff records. Implement database connection settings and CRUD operations for managing patient and scenario data.

config/database.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+"""
+데이터베이스 연결 설정
+"""
+
+import os
+
+from dotenv import load_dotenv
+from sqlalchemy import create_engine
+from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+
+# 환경 변수 로드
+load_dotenv()
+
+# 데이터베이스 URL 구성
+DB_HOST = os.getenv("DB_HOST", "localhost")
+DB_PORT = os.getenv("DB_PORT", "5433")
+DB_NAME = os.getenv("DB_NAME", "nursing_handoff")
+DB_USER = os.getenv("DB_USER", "postgres")
+DB_PASSWORD = os.getenv("DB_PASSWORD", "postgres123")
+
+DATABASE_URL = f"postgresql://{DB_USER}:{DB_PASSWORD}@{DB_HOST}:{DB_PORT}/{DB_NAME}"
+
+# SQLAlchemy 엔진 및 세션 생성
+engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True)
+SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
+
+# Base 클래스
+Base = declarative_base()
+
+
+def get_db():
+    """
+    데이터베이스 세션을 생성하고 반환하는 제너레이터
+    """
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        yield db
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def init_db():
+    """
+    데이터베이스 테이블 생성
+    """
+    # Import models to register them with SQLAlchemy
+    import models.chat_history  # noqa: F401
+    import models.handoff_record  # noqa: F401
+    import models.patient_data  # noqa: F401
+
+    Base.metadata.create_all(bind=engine)
+    print("✅ 데이터베이스 테이블이 생성되었습니다.")

data/scenarios.json

@@ -0,0 +1,286 @@
+{
+    "patient": {
+        "id": "P001",
+        "name": "김민수",
+        "age": 24,
+        "gender": "남",
+        "weight": 68,
+        "height": 174,
+        "diagnosis": "급성 충수염 (Acute Appendicitis)",
+        "admission_date": "2025-10-08",
+        "attending_physician": "외과 전문의",
+        "allergies": "없음",
+        "comorbidities": "특이사항 없음",
+        "room_number": "501호"
+    },
+    "scenarios": [
+        {
+            "id": "S001_D0_ER_WARD",
+            "patient_id": "P001",
+            "title": "Day 0 - 응급실→병동 인계 (수술 전)",
+            "day": 0,
+            "handoff_situation": "응급실 → 외과 병동",
+            "hospital_day": 1,
+            "status_badge": "critical",
+            "vitals": {
+                "time": "2025-10-08 15:20",
+                "BP": "128/82 mmHg",
+                "HR": "96 bpm",
+                "RR": "20 /min",
+                "BT": "37.9℃",
+                "SpO2": "98% (RA)",
+                "Pain": "NRS 8/10"
+            },
+            "labs": {
+                "time": "2025-10-08 15:40 채혈, 16:10 보고",
+                "CBC": {
+                    "WBC": "14.8 ×10³/µL (↑)",
+                    "Neutrophil": "83%",
+                    "Hb": "14.0 g/dL",
+                    "Plt": "280×10³/µL"
+                },
+                "CRP": "6.2 mg/dL (↑)",
+                "BMP": {
+                    "Na": 138,
+                    "K": 3.8,
+                    "Cl": 103,
+                    "BUN": 10,
+                    "Cr": 0.9
+                },
+                "LFT": {
+                    "AST": 24,
+                    "ALT": 28,
+                    "ALP": 78,
+                    "T_bil": 0.8
+                },
+                "UA": "WBC 0-2/HPF, Nitrite(–), Ketone trace, 혈뇨(–)",
+                "Lactate": "1.6 mmol/L"
+            },
+            "physical_exam": {
+                "abdomen": "McBurney point 압통(+), 반발통(+), 근성경직(+), Rovsing(+)"
+            },
+            "imaging": {
+                "CT": "Abd. CT w/ contrast (16:40) → 충수 직경 9 mm, 벽비후·주변 지방침윤(+), 천공·농양 없음, free air(–)"
+            },
+            "orders": [
+                "NPO 유지",
+                "NS 1L bolus → 이후 D5NS 80 mL/hr 유지",
+                "Ceftriaxone 2 g IV q12h + Metronidazole 500 mg IV q8h 시작",
+                "Tramadol 50 mg IV q6h PRN (NRS≥5)",
+                "Ondansetron 4 mg IV q8h PRN",
+                "DVT 예방: 간헐적 공기압박(SCD), 조기 보행 계획",
+                "응급 복강경 충수절제술 예약 (18:40 시작 예정)"
+            ],
+            "nursing_notes": [
+                {
+                    "time": "15:30",
+                    "note": "응급실 도착. 24시간 전부터 배꼽 주위에서 우하복부(RLQ)로 이동하는 복통 호소. 오심·식욕저하. 걷기 어려워함."
+                },
+                {
+                    "time": "16:20",
+                    "note": "혈액 검사 완료. WBC, CRP 상승 확인. CT 검사 예정."
+                },
+                {
+                    "time": "17:00",
+                    "note": "CT 결과: 급성 충수염 진단. 응급 수술 결정. 수술 동의서 및 마취 평가 완료."
+                }
+            ]
+        },
+        {
+            "id": "S001_D0_WARD_OR",
+            "patient_id": "P001",
+            "title": "Day 0 - 병동→수술실 인계",
+            "day": 0,
+            "handoff_situation": "외과 병동 → 수술실",
+            "hospital_day": 1,
+            "status_badge": "critical",
+            "vitals": {
+                "time": "2025-10-08 18:20",
+                "BP": "124/80 mmHg",
+                "HR": "92 bpm",
+                "RR": "20 /min",
+                "BT": "37.8℃",
+                "SpO2": "98% (RA)",
+                "Pain": "NRS 7/10"
+            },
+            "labs": {
+                "reference": "15:40 채혈 결과 참조",
+                "note": "추가 검사 없음. 수술 전 기본 검사 완료."
+            },
+            "orders": [
+                "NPO 유지",
+                "D5NS 80 mL/hr 계속",
+                "항생제 계속 (Ceftriaxone + Metronidazole)",
+                "Tramadol 50 mg IV 투여 (18:00)",
+                "수술 동의서, 마취 평가 완료",
+                "복강경 충수절제술 18:40 시작 예정"
+            ],
+            "nursing_notes": [
+                {
+                    "time": "17:30",
+                    "note": "병동 전실. 수술 준비 중. NPO 유지, IV line 확인."
+                },
+                {
+                    "time": "18:00",
+                    "note": "Tramadol 50 mg IV 투여. 통증 7/10."
+                },
+                {
+                    "time": "18:20",
+                    "note": "수술실 이송 준비 완료. 환자 및 보호자에��� 수술 과정 설명."
+                }
+            ]
+        },
+        {
+            "id": "S001_D0_RECOVERY",
+            "patient_id": "P001",
+            "title": "Day 0 - 회복실→병동 전동 (수술 후)",
+            "day": 0,
+            "handoff_situation": "회복실 → 외과 병동",
+            "hospital_day": 1,
+            "status_badge": "watch",
+            "vitals": {
+                "time": "2025-10-08 20:30",
+                "BP": "122/80 mmHg",
+                "HR": "88 bpm",
+                "RR": "20 /min",
+                "BT": "37.4℃",
+                "SpO2": "98% (RA)",
+                "Pain": "NRS 6/10"
+            },
+            "surgery_info": {
+                "procedure": "복강경 충수절제술 (Laparoscopic Appendectomy)",
+                "time": "18:40-19:35",
+                "findings": "충수 직경 ~9 mm, 발적·부종·섬유소 침착, 천공·농양 없음. 장액성 복수 소량.",
+                "technique": "3-port 접근, Endoloop 2회로 base 결찰 후 절제. 배액관 삽입 없음.",
+                "EBL": "30 mL",
+                "fluids": "Crystalloid 1,200 mL",
+                "urine_output": "300 mL",
+                "complications": "없음"
+            },
+            "orders": [
+                "NPO 유지 (내일 아침까지)",
+                "D5NS 80 mL/hr 유지",
+                "Ceftriaxone 2 g IV q12h + Metronidazole 500 mg IV q8h (24h까지)",
+                "Tramadol 50 mg IV q6h PRN (NRS≥5)",
+                "Ondansetron 4 mg IV q8h PRN",
+                "Foley catheter 유지 (내일 아침 제거 예정)",
+                "V/S q4h, I/O chart",
+                "상처 관찰 q8h"
+            ],
+            "nursing_notes": [
+                {
+                    "time": "20:30",
+                    "note": "회복실에서 병동 전동. Foley catheter in situ. Trocar site 3곳 드레싱 clean & dry. 통증 NRS 6/10."
+                },
+                {
+                    "time": "21:00",
+                    "note": "Tramadol 50 mg IV 투여 후 통증 6→5로 감소. 체위변경·심호흡 교육. 낙상예방수기 교육."
+                }
+            ]
+        },
+        {
+            "id": "S001_D1_MORNING",
+            "patient_id": "P001",
+            "title": "Day 1 - 아침 인계 (POD1)",
+            "day": 1,
+            "handoff_situation": "야간 근무 → 주간 근무",
+            "hospital_day": 2,
+            "status_badge": "stable",
+            "vitals": {
+                "time": "2025-10-09 07:00",
+                "BP": "118/76 mmHg",
+                "HR": "80 bpm",
+                "RR": "18 /min",
+                "BT": "37.1℃",
+                "SpO2": "98% (RA)",
+                "Pain": "NRS 4/10"
+            },
+            "labs": {
+                "time": "06:30 채혈, 08:10 보고",
+                "WBC": "11.2 ×10³/µL (↓)",
+                "Neutrophil": "78%",
+                "CRP": "5.1 mg/dL (↓)",
+                "electrolytes": "Na 139, K 3.9, Cl 102 (안정)",
+                "Cr": "0.9 mg/dL (안정)"
+            },
+            "orders": [
+                "Acetaminophen 1 g PO q8h (기본 진통)",
+                "Tramadol 50 mg IV PRN",
+                "항생제 24시간까지 유지 후 중단 (오늘 밤 20:00 종료)",
+                "Clear liquid → 점심부터 Soft diet (증상 없으면)",
+                "Foley 오전 07:30 제거, 자발 배뇨 확인",
+                "조기 보행 1일 3회 이상",
+                "IS(심호흡) 교육",
+                "V/S q4h, 상처 관찰 q8h"
+            ],
+            "nursing_notes": [
+                {
+                    "time": "07:30",
+                    "note": "Foley 제거. 자발 배뇨 양호(투명). 오심 경미(–/±)."
+                },
+                {
+                    "time": "10:30",
+                    "note": "보행 1회 시행(부축). 어지럼 경미 호소, 휴식 후 호전. Clear diet 무리 없어 점심부터 soft 권장."
+                },
+                {
+                    "time": "14:00",
+                    "note": "Soft diet 시작. 상처 발적·삼출 없음. C/D/I 상태 유지."
+                }
+            ]
+        },
+        {
+            "id": "S001_D2_DISCHARGE",
+            "patient_id": "P001",
+            "title": "Day 2 - 퇴원 전 인계 (POD2)",
+            "day": 2,
+            "handoff_situation": "병동 간호사 → 퇴원 교육",
+            "hospital_day": 3,
+            "status_badge": "stable",
+            "vitals": {
+                "time": "2025-10-10 07:00",
+                "BP": "116/74 mmHg",
+                "HR": "76 bpm",
+                "RR": "16 /min",
+                "BT": "36.9℃",
+                "SpO2": "98% (RA)",
+                "Pain": "NRS 2/10"
+            },
+            "labs": {
+                "time": "06:30 채혈, 08:00 보고",
+                "WBC": "9.0 ×10³/µL (정상화)",
+                "Neutrophil": "70%",
+                "CRP": "2.1 mg/dL (호전)",
+                "기타": "전해질, 신장·간기능 정상"
+            },
+            "orders": [
+                "항생제 중단 유지 (비천공·합병증 없음)",
+                "Acetaminophen 500 mg 2정 PO q8h PRN (3일분 처방)",
+                "상처: 48시간 이후 샤워 시 젖지 않게 주의 → 72시간 후 가벼운 물 접촉 가능",
+                "활동: 무거운 물건 들기·격한 운동 1주 회피, 통증 범위 내 보행 권장",
+                "외래: 7일 후 상처 확인/필요 시 봉합사 제거",
+                "퇴원 예정: 2025-10-10 오후"
+            ],
+            "discharge_education": [
+                "상처 관리: 48시간 후 샤워 가능 (물 접촉 최소화), 발적·고름 시 내원",
+                "식이: 부드러운 식사부터 시작, 점진적으로 일반식으로 전환",
+                "활동: 가벼운 보행 권장, 무거운 물건(5kg 이상) 1주간 금지",
+                "경고 증상: 38.0℃ 이상 발열, 상처 발적/고름, 악화되는 복통·구토, 배변·배뇨 이상 시 즉시 내원",
+                "외래 예약: 7일 후 외과 외래"
+            ],
+            "nursing_notes": [
+                {
+                    "time": "08:30",
+                    "note": "Soft diet 잘 섭취. 가스·배변 확인(+). 보행 독립적으로 가능."
+                },
+                {
+                    "time": "09:30",
+                    "note": "퇴원 전 교육: 상처관리·식이·활동·경고증상 안내. 보호자 동석, 이해도 '좋음'. 교육자료 제공."
+                },
+                {
+                    "time": "14:00",
+                    "note": "퇴원 완료. 처방전 및 퇴원 요약서 전달. 7일 후 외래 예약 확인."
+                }
+            ]
+        }
+    ]
+}

models/chat_history.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""
+채팅 히스토리 모델
+"""
+
+from config.database import Base
+from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, String, Text
+from sqlalchemy.sql import func
+
+
+class ChatHistory(Base):
+    """학생과 AI 간의 채팅 기록"""
+
+    __tablename__ = "chat_history"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    session_id = Column(String(100), nullable=False, index=True)  # 채팅 세션 ID
+    student_id = Column(String(50), nullable=False, index=True)  # 학생 식별자
+    scenario_id = Column(String(50), nullable=False)  # 시나리오 ID
+    role = Column(String(20), nullable=False)  # 'user' 또는 'assistant'
+    message = Column(Text, nullable=False)  # 메시지 내용
+    timestamp = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<ChatHistory(id={self.id}, session_id={self.session_id}, role={self.role})>"
+
+
+class SbarDraft(Base):
+    """작성 중인 SBAR 임시 저장"""
+
+    __tablename__ = "sbar_drafts"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    session_id = Column(String(100), nullable=False, unique=True, index=True)
+    student_id = Column(String(50), nullable=False)
+    scenario_id = Column(String(50), nullable=False)
+    situation = Column(Text, default="")
+    background = Column(Text, default="")
+    assessment = Column(Text, default="")
+    recommendation = Column(Text, default="")
+    updated_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now())
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<SbarDraft(session_id={self.session_id}, student_id={self.student_id})>"
+

models/handoff_record.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""
+인수인계 기록 모델
+"""
+
+from config.database import Base
+from sqlalchemy import (JSON, Column, DateTime, Float, ForeignKey, Integer,
+                        String, Text)
+from sqlalchemy.orm import relationship
+from sqlalchemy.sql import func
+
+
+class HandoffRecord(Base):
+    """학생의 인수인계 기록 및 평가 결과"""
+
+    __tablename__ = "handoff_records"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    session_id = Column(String(100), nullable=True, index=True)  # 채팅 세션 ID (채팅 기록과 연결)
+    student_id = Column(String(50), nullable=False)  # 학생 식별자
+    scenario_id = Column(String(50), ForeignKey("scenarios.id"), nullable=False)
+
+    # 제출 시간
+    submitted_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
+
+    # SBAR 입력 내용
+    situation = Column(Text, nullable=False)
+    background = Column(Text, nullable=False)
+    assessment = Column(Text, nullable=False)
+    recommendation = Column(Text, nullable=False)
+
+    # Gemini AI 평가 결과
+    total_score = Column(Float)  # 총점 (0-100)
+    category_scores = Column(JSON)  # 카테고리별 점수
+    strengths = Column(JSON)  # 강점 목록
+    improvements = Column(JSON)  # 개선사항 목록
+    detailed_feedback = Column(Text)  # 상세 피드백
+
+    # 관계
+    scenario = relationship("Scenario", back_populates="handoff_records")
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<HandoffRecord(id={self.id}, student_id={self.student_id}, score={self.total_score})>"

models/patient_data.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""
+환자 및 시나리오 데이터 모델
+"""
+
+from config.database import Base
+from sqlalchemy import JSON, Column, Date, ForeignKey, Integer, String, Text
+from sqlalchemy.orm import relationship
+
+
+class Patient(Base):
+    """환자 기본 정보"""
+
+    __tablename__ = "patients"
+
+    id = Column(String(50), primary_key=True)  # 예: P001
+    name = Column(String(100), nullable=False)
+    age = Column(Integer, nullable=False)
+    gender = Column(String(10), nullable=False)
+    weight = Column(Integer)  # kg
+    height = Column(Integer)  # cm
+    diagnosis = Column(String(200), nullable=False)
+    admission_date = Column(Date, nullable=False)
+    attending_physician = Column(String(100))
+    allergies = Column(String(200))
+    comorbidities = Column(Text)
+    room_number = Column(String(20))
+
+    # 관계
+    scenarios = relationship("Scenario", back_populates="patient")
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<Patient(id={self.id}, name={self.name}, diagnosis={self.diagnosis})>"
+
+
+class Scenario(Base):
+    """환자 시나리오 (인수인계 상황)"""
+
+    __tablename__ = "scenarios"
+
+    id = Column(String(50), primary_key=True)  # 예: S001_D0_ER_WARD
+    patient_id = Column(String(50), ForeignKey("patients.id"), nullable=False)
+    title = Column(String(200), nullable=False)
+    day = Column(Integer, nullable=False)  # 0, 1, 2
+    handoff_situation = Column(String(200))  # 예: 응급실→병동
+
+    # EMR 데이터 (JSON 형식)
+    vitals = Column(JSON)  # 활력징후
+    labs = Column(JSON)  # 검사 결과
+    orders = Column(JSON)  # 의사 처방
+    nursing_notes = Column(JSON)  # 간호 기록
+    physical_exam = Column(JSON)  # 신체 검진
+    imaging = Column(JSON)  # 영상 검사
+    surgery_info = Column(JSON)  # 수술 정보
+    discharge_education = Column(JSON)  # 퇴원 교육
+
+    # 추가 정보
+    hospital_day = Column(Integer)
+    status_badge = Column(String(20))  # stable, watch, critical
+
+    # 관계
+    patient = relationship("Patient", back_populates="scenarios")
+    handoff_records = relationship("HandoffRecord", back_populates="scenario")
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<Scenario(id={self.id}, title={self.title})>"

services/db_service.py

@@ -0,0 +1,296 @@
+"""
+데이터베이스 CRUD 서비스
+"""
+
+import uuid
+from datetime import datetime
+
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from models.chat_history import ChatHistory, SbarDraft
+from models.handoff_record import HandoffRecord
+from models.patient_data import Patient, Scenario
+
+
+class DatabaseService:
+    """데이터베이스 관련 서비스"""
+
+    def __init__(self, db: Session):
+        self.db = db
+
+    # ===== Patient 관련 =====
+
+    def create_patient(self, patient_data: dict) -> Patient:
+        """환자 생성"""
+        patient = Patient(**patient_data)
+        self.db.add(patient)
+        self.db.commit()
+        self.db.refresh(patient)
+        return patient
+
+    def get_patient(self, patient_id: str) -> Patient:
+        """환자 조회"""
+        return self.db.query(Patient).filter(Patient.id == patient_id).first()
+
+    def get_all_patients(self):
+        """모든 환자 조회"""
+        return self.db.query(Patient).all()
+
+    # ===== Scenario 관련 =====
+
+    def create_scenario(self, scenario_data: dict) -> Scenario:
+        """시나리오 생성"""
+        scenario = Scenario(**scenario_data)
+        self.db.add(scenario)
+        self.db.commit()
+        self.db.refresh(scenario)
+        return scenario
+
+    def get_scenario(self, scenario_id: str) -> Scenario:
+        """시나리오 조회"""
+        return self.db.query(Scenario).filter(Scenario.id == scenario_id).first()
+
+    def get_scenarios_by_patient(self, patient_id: str):
+        """특정 환자의 모든 시나리오 조회"""
+        return self.db.query(Scenario).filter(Scenario.patient_id == patient_id).all()
+
+    def get_all_scenarios(self):
+        """모든 시나리오 조회"""
+        return self.db.query(Scenario).all()
+
+    # ===== HandoffRecord 관련 =====
+
+    def create_handoff_record(
+        self, student_id: str, scenario_id: str, sbar_data: dict, evaluation: dict, session_id: str = None
+    ) -> HandoffRecord:
+        """인수인계 기록 생성"""
+        record = HandoffRecord(
+            session_id=session_id,
+            student_id=student_id,
+            scenario_id=scenario_id,
+            situation=sbar_data.get("situation", ""),
+            background=sbar_data.get("background", ""),
+            assessment=sbar_data.get("assessment", ""),
+            recommendation=sbar_data.get("recommendation", ""),
+            total_score=evaluation.get("total_score", 0),
+            category_scores=evaluation.get("category_scores", {}),
+            strengths=evaluation.get("strengths", []),
+            improvements=evaluation.get("improvements", []),
+            detailed_feedback=evaluation.get("detailed_feedback", ""),
+        )
+        self.db.add(record)
+        self.db.commit()
+        self.db.refresh(record)
+        return record
+
+    def get_handoff_record(self, record_id: int) -> HandoffRecord:
+        """인수인계 기록 조회"""
+        return (
+            self.db.query(HandoffRecord).filter(HandoffRecord.id == record_id).first()
+        )
+
+    def get_records_by_student(self, student_id: str):
+        """특정 학생의 모든 인수인계 기록 조회"""
+        return (
+            self.db.query(HandoffRecord)
+            .filter(HandoffRecord.student_id == student_id)
+            .order_by(HandoffRecord.submitted_at.desc())
+            .all()
+        )
+
+    def get_records_by_scenario(self, scenario_id: str):
+        """특정 시나리오의 모든 인수인계 기록 조회"""
+        return (
+            self.db.query(HandoffRecord)
+            .filter(HandoffRecord.scenario_id == scenario_id)
+            .order_by(HandoffRecord.submitted_at.desc())
+            .all()
+        )
+
+    def get_all_handoff_records(self):
+        """모든 인수인계 기록 조회"""
+        return (
+            self.db.query(HandoffRecord)
+            .order_by(HandoffRecord.submitted_at.desc())
+            .all()
+        )
+
+    # ===== 통계 관련 =====
+
+    def get_student_statistics(self, student_id: str) -> dict:
+        """학생별 통계"""
+        records = self.get_records_by_student(student_id)
+
+        if not records:
+            return {
+                "total_submissions": 0,
+                "average_score": 0,
+                "highest_score": 0,
+                "lowest_score": 0,
+                "recent_submissions": [],
+            }
+
+        scores = [r.total_score for r in records if r.total_score is not None]
+
+        return {
+            "total_submissions": len(records),
+            "average_score": sum(scores) / len(scores) if scores else 0,
+            "highest_score": max(scores) if scores else 0,
+            "lowest_score": min(scores) if scores else 0,
+            "recent_submissions": [
+                {
+                    "id": r.id,
+                    "scenario_id": r.scenario_id,
+                    "score": r.total_score,
+                    "submitted_at": r.submitted_at.isoformat()
+                    if r.submitted_at
+                    else None,
+                }
+                for r in records[:5]  # 최근 5개
+            ],
+        }
+
+    def get_scenario_statistics(self, scenario_id: str) -> dict:
+        """시나리오별 통계"""
+        records = self.get_records_by_scenario(scenario_id)
+
+        if not records:
+            return {"total_attempts": 0, "average_score": 0, "score_distribution": {}}
+
+        scores = [r.total_score for r in records if r.total_score is not None]
+
+        # 점수 구간별 분포 (0-60: 미흡, 61-80: 보통, 81-100: 우수)
+        distribution = {
+            "excellent": len([s for s in scores if s >= 81]),
+            "good": len([s for s in scores if 61 <= s < 81]),
+            "needs_improvement": len([s for s in scores if s < 61]),
+        }
+
+        return {
+            "total_attempts": len(records),
+            "average_score": sum(scores) / len(scores) if scores else 0,
+            "score_distribution": distribution,
+        }
+
+    # ===== ChatHistory 관련 =====
+
+    def create_chat_session(self, student_id: str, scenario_id: str) -> str:
+        """새 채팅 세션 생성 및 세션 ID 반환"""
+        session_id = f"{student_id}_{scenario_id}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+        return session_id
+
+    def save_chat_message(
+        self, session_id: str, student_id: str, scenario_id: str, role: str, message: str
+    ) -> ChatHistory:
+        """채팅 메시지 저장"""
+        chat = ChatHistory(
+            session_id=session_id,
+            student_id=student_id,
+            scenario_id=scenario_id,
+            role=role,
+            message=message,
+        )
+        self.db.add(chat)
+        self.db.commit()
+        self.db.refresh(chat)
+        return chat
+
+    def get_chat_history(self, session_id: str):
+        """특정 세션의 채팅 기록 조회"""
+        return (
+            self.db.query(ChatHistory)
+            .filter(ChatHistory.session_id == session_id)
+            .order_by(ChatHistory.timestamp.asc())
+            .all()
+        )
+
+    def get_chat_sessions_by_student(self, student_id: str):
+        """특정 학생의 모든 채팅 세션 조회"""
+        return (
+            self.db.query(ChatHistory.session_id, ChatHistory.scenario_id, ChatHistory.timestamp)
+            .filter(ChatHistory.student_id == student_id)
+            .distinct(ChatHistory.session_id)
+            .order_by(ChatHistory.session_id, ChatHistory.timestamp.desc())
+            .all()
+        )
+
+    # ===== SbarDraft 관련 =====
+
+    def save_draft_sbar(
+        self, session_id: str, student_id: str, scenario_id: str, sbar_data: dict
+    ) -> SbarDraft:
+        """작성 중인 SBAR 임시 저장"""
+        # 기존 draft가 있으면 업데이트, 없으면 생성
+        draft = self.db.query(SbarDraft).filter(SbarDraft.session_id == session_id).first()
+
+        if draft:
+            draft.situation = sbar_data.get("situation", "")
+            draft.background = sbar_data.get("background", "")
+            draft.assessment = sbar_data.get("assessment", "")
+            draft.recommendation = sbar_data.get("recommendation", "")
+        else:
+            draft = SbarDraft(
+                session_id=session_id,
+                student_id=student_id,
+                scenario_id=scenario_id,
+                situation=sbar_data.get("situation", ""),
+                background=sbar_data.get("background", ""),
+                assessment=sbar_data.get("assessment", ""),
+                recommendation=sbar_data.get("recommendation", ""),
+            )
+            self.db.add(draft)
+
+        self.db.commit()
+        self.db.refresh(draft)
+        return draft
+
+    def get_draft_sbar(self, session_id: str) -> dict:
+        """임시 저장된 SBAR 불러오기"""
+        draft = self.db.query(SbarDraft).filter(SbarDraft.session_id == session_id).first()
+
+        if draft:
+            return {
+                "situation": draft.situation or "",
+                "background": draft.background or "",
+                "assessment": draft.assessment or "",
+                "recommendation": draft.recommendation or "",
+            }
+        return {"situation": "", "background": "", "assessment": "", "recommendation": ""}
+
+
+def load_scenarios_to_db(db: Session, json_file_path: str):
+    """
+    JSON 파일에서 환자 및 시나리오 데이터를 읽어 DB에 저장
+    """
+    import json
+
+    with open(json_file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+
+    db_service = DatabaseService(db)
+
+    # 환자 데이터 저장
+    patient_data = data["patient"]
+
+    # admission_date를 문자열에서 date 객체로 변환
+    if isinstance(patient_data.get("admission_date"), str):
+        patient_data["admission_date"] = datetime.strptime(
+            patient_data["admission_date"], "%Y-%m-%d"
+        ).date()
+
+    # 기존 환자가 없으면 생성
+    existing_patient = db_service.get_patient(patient_data["id"])
+    if not existing_patient:
+        db_service.create_patient(patient_data)
+        print(f"✅ 환자 생성: {patient_data['name']}")
+    else:
+        print(f"ℹ️  환자 이미 존재: {patient_data['name']}")
+
+    # 시나리오 데이터 저장
+    for scenario_data in data["scenarios"]:
+        existing_scenario = db_service.get_scenario(scenario_data["id"])
+        if not existing_scenario:
+            db_service.create_scenario(scenario_data)
+            print(f"✅ 시나리오 생성: {scenario_data['title']}")
+        else:
+            print(f"ℹ️  시나리오 이미 존재: {scenario_data['title']}")

services/gemini_service.py

@@ -0,0 +1,382 @@
+"""
+Google Gemini AI 평가 서비스
+"""
+
+import json
+import os
+
+import google.generativeai as genai
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+# Gemini API 설정
+GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+
+
+class GeminiEvaluator:
+    """간호 인수인계 평가를 위한 Gemini AI 서비스"""
+
+    def __init__(self, model_name="gemini-2.0-flash-exp"):
+        self.model = genai.GenerativeModel(model_name)
+
+    def evaluate_handoff(
+        self, student_sbar: dict, scenario_data: dict, patient_data: dict
+    ) -> dict:
+        """
+        학생의 SBAR 인수인계를 평가합니다.
+
+        Args:
+            student_sbar: 학생이 작성한 SBAR (situation, background, assessment, recommendation)
+            scenario_data: 시나리오 데이터 (EMR 정보)
+            patient_data: 환자 기본 정보
+
+        Returns:
+            평가 결과 딕셔너리 (total_score, category_scores, strengths, improvements, detailed_feedback)
+        """
+        prompt = self._create_evaluation_prompt(
+            student_sbar, scenario_data, patient_data
+        )
+
+        try:
+            response = self.model.generate_content(
+                prompt,
+                generation_config={
+                    "temperature": 0.7,
+                    "top_p": 0.95,
+                    "max_output_tokens": 2048,
+                },
+            )
+
+            # JSON 응답 파싱
+            result_text = response.text.strip()
+
+            # Markdown 코드 블록 제거 (```json ... ```)
+            if result_text.startswith("```"):
+                result_text = result_text.split("```")[1]
+                if result_text.startswith("json"):
+                    result_text = result_text[4:]
+                result_text = result_text.strip()
+
+            evaluation = json.loads(result_text)
+            return evaluation
+
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"JSON 파싱 오류: {e}")
+            print(f"응답 텍스트: {response.text}")
+            return self._create_default_evaluation()
+        except Exception as e:
+            print(f"Gemini API 오류: {e}")
+            return self._create_default_evaluation()
+
+    def _create_evaluation_prompt(
+        self, student_sbar: dict, scenario_data: dict, patient_data: dict
+    ) -> str:
+        """고도화된 평가 프롬프트 생성"""
+
+        prompt = f"""당신은 20년 경력의 한국 간호 교육 전문가이자 간호학 교수입니다. 
+간호 학생이 작성한 SBAR 형식의 인수인계를 한국 간호사 국가시험 및 임상 실무 표준에 따라 평가해주세요.
+
+## 📋 환자 정보 (EMR 데이터)
+- **환자명**: {patient_data.get('name')} ({patient_data.get('age')}세 {patient_data.get('gender')})
+- **진단명**: {patient_data.get('diagnosis')}
+- **입원일**: {patient_data.get('admission_date')} (재원 {scenario_data.get('hospital_day')}일차)
+- **알레르기**: {patient_data.get('allergies')}
+
+## 🏥 인수인계 상황
+- **시나리오**: {scenario_data.get('title')}
+- **인계 상황**: {scenario_data.get('handoff_situation')}
+
+### 📊 활력징후 (Vital Signs)
+{json.dumps(scenario_data.get('vitals', {}), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 🧪 검사 결과 (Laboratory Results)
+{json.dumps(scenario_data.get('labs', {}), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 💊 의사 처방 (Physician Orders)
+{json.dumps(scenario_data.get('orders', []), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 📝 간호 기록 (Nursing Notes)
+{json.dumps(scenario_data.get('nursing_notes', []), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+---
+
+## 🎓 학생이 작성한 SBAR 인수인계
+
+**S - Situation (상황)**
+{student_sbar.get('situation', '')}
+
+**B - Background (배경)**
+{student_sbar.get('background', '')}
+
+**A - Assessment (평가)**
+{student_sbar.get('assessment', '')}
+
+**R - Recommendation (권고사항)**
+{student_sbar.get('recommendation', '')}
+
+---
+
+## 📝 평가 기준 (총 100점)
+
+### 1️⃣ 완전성 (Completeness, 0-25점)
+**필수 정보 포함 여부를 평가합니다:**
+
+**Situation (6점):**
+- 환자 신원 (이름, 나이, 성별) [2점]
+- 주호소/입원 사유 [2점]
+- 현재 상태 요약 [2점]
+
+**Background (6점):**
+- 진단명 [1점]
+- 과거력 [1점]
+- 알레르기 [1점]
+- 현재 투약 [2점]
+- 수술력 (해당 시) [1점]
+
+**Assessment (8점):**
+- 활력징후 (BP, HR, RR, BT, SpO2) [3점]
+- 주요 검사 결과 (WBC, CRP 등) [2점]
+- 통증 점수 [1점]
+- IV/Foley/Drain 등 라인 상태 [1점]
+- 중요한 변화/우려사항 [1점]
+
+**Recommendation (5점):**
+- 다음 단계 계획 [2점]
+- 주의사항/모니터링 [2점]
+- 예정 검사/치료 [1점]
+
+### 2️⃣ 정확성 (Accuracy, 0-25점)
+**의료 정보의 정확성을 평가합니다:**
+
+- 활력징후 수치의 정확성 [5점]
+- 검사 결과 수치의 정확성 [5점]
+- 의학 용어의 올바른 사용 [5점]
+- 시간 순서의 정확��� [5점]
+- 인과관계의 논리성 [5점]
+
+**감점 요소:**
+- 수치 오류 (각 -2점)
+- 의학 용어 오용 (각 -2점)
+- 시간 순서 혼동 (-3점)
+- 중요 정보 누락 (각 -3점)
+
+### 3️⃣ 명료성 (Clarity, 0-25점)
+**의사소통의 명확성을 평가합니다:**
+
+- 간결하고 명확한 표현 [7점]
+- 논리적인 흐름 [6점]
+- 불필요한 중복 없음 [6점]
+- 전문적이면서 이해하기 쉬운 표현 [6점]
+
+**감점 요소:**
+- 모호한 표현 (각 -2점)
+- 과도한 중복 (각 -2점)
+- 비논리적 전개 (-3점)
+
+### 4️⃣ 우선순위 (Priority, 0-25점)
+**중요 정보의 우선 전달을 평가합니다:**
+
+- 위급/주의사항 우선 언급 [8점]
+- 중요도에 따른 정보 배치 [7점]
+- 즉각 조치 필요 사항 강조 [5점]
+- 환자 안전 관련 정보 우선 [5점]
+
+**특별 고려사항:**
+- 비정상 활력징후 우선 언급 (+보너스)
+- 알레르기 조기 언급 (+보너스)
+- 통증/불편감 즉시 언급 (+보너스)
+
+---
+
+## 🎯 평가 지침
+
+1. **한국 간호 실무 표준 준수**: 대한간호협회 인수인계 가이드라인 기준
+2. **환자 안전 최우선**: 환자 안전에 영향을 미치는 정보 평가 강화
+3. **실무 적용성**: 실제 임상에서 사용 가능한 수준 평가
+4. **교육적 피드백**: 건설적이고 구체적인 개선사항 제시
+
+## 📤 출력 형식
+
+**반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하세요. 다른 텍스트는 포함하지 마세요.**
+
+```json
+{{
+  "total_score": 85,
+  "category_scores": {{
+    "completeness": 22,
+    "accuracy": 23,
+    "clarity": 20,
+    "priority": 20
+  }},
+  "strengths": [
+    "환자의 주호소와 현재 상태를 명확하게 기술했습니다.",
+    "비정상 활력징후(HR 96, BT 37.9℃)를 정확히 포함하고 우선 순위를 두었습니다.",
+    "주요 검사 결과(WBC 14.8, CRP 6.2)를 구체적으로 언급했습니다.",
+    "응급 수술 예정 시간과 준비 사항을 명확히 전달했습니다.",
+    "NPO 유지 및 항생제 투여 등 현재 치료 계획을 정확히 기술했습니다."
+  ],
+  "improvements": [
+    "통증 점수(NRS 8/10)를 Assessment 섹션 앞부분에 명시하여 환자의 불편감을 강조하세요.",
+    "IV 라인 상태(D5NS 80 mL/hr)를 Assessment에 추가하면 더 완전합니다.",
+    "Recommendation에서 수술 후 모니터링 계획(V/S q4h, 합병증 관찰)을 구체적으로 명시하세요.",
+    "McBurney point 압통, 반발통 등 신체 검진 소견을 Assessment에 포함하면 좋습니다.",
+    "입원 경로(응급실 경유)와 입원 시간을 Background에 추가하면 완전성이 향상됩니다."
+  ],
+  "missing_critical_info": [
+    "IV 라인 종류 및 유속",
+    "신체 검진 소견 (McBurney point 압통, 반발통)",
+    "수술 후 모니터링 계획"
+  ],
+  "safety_concerns": [
+    "통증 점수가 높음(NRS 8/10)에도 불구하고 통증 관리 우선순위가 명확하지 않습니다.",
+    "비정상 활력징후(발열 37.9℃)에 대한 지속적 모니터링 계획이 구체적이지 않습니다."
+  ],
+  "clinical_reasoning": {{
+    "situation_assessment": "학생은 환자의 주호소와 현재 상태를 명확히 파악하고 있으나, 통증의 심각성을 충분히 강조하지 못했습니다.",
+    "background_completeness": "진단명과 검사 결과는 잘 포함했으나, 입원 경로와 시간에 대한 정보가 부족합니다.",
+    "assessment_quality": "활력징후와 주요 검사 결과를 포함했으나, 신체 검진 소견과 IV 라인 정보가 누락되었습니다.",
+    "recommendation_specificity": "수술 계획은 명확하나, 수술 전후 구체적인 간호 중재 및 모니터링 계획이 미흡합니다."
+  }},
+  "grade_level": "B+ (우수)",
+  "pass_fail": "Pass",
+  "detailed_feedback": "전반적으로 SBAR 구조를 잘 이해하고 있으며, 환자의 핵심 문제를 파악하여 인수인계했습니다. 특히 비정상 활력징후와 주요 검사 결과를 정확히 포함한 점이 우수합니다.\\n\\n**강점:** Situation에서 환자의 주호소(우하복부 통증)와 이동 양상을 명확히 기술했고, Background에서 급성 충수염 진단과 CT 소견을 구체적으로 언급했습니다. Recommendation에서 응급 수술 시간을 명시한 것도 좋습니다.\\n\\n**개선사항:** Assessment에서 통증 점수(NRS 8/10)를 더 앞부분에 강조하고, IV 라인 상태와 신체 검진 소견(McBurney point 압통, 반발통)을 추가하면 완전성이 향상됩니다. Recommendation에서 수술 후 V/S 모니터링 주기(q4h)와 합병증 관찰 항목을 구체적으로 명시하세요.\\n\\n**환자 안전:** 높은 통증 점수와 발열에 대한 지속적 관찰이 필요하며, 이를 인수인계 시 더 강조해야 합니다. NPO 유지와 항생제 투여는 잘 언급했습니다.\\n\\n**실무 적용:** 임상에서 충분히 사용 가능한 수준이나, 신체 검진 소견과 라인 정보를 추가하면 더욱 완성도 높은 인수인계가 될 것입니다."
+}}
+```
+
+**평가 시 주의사항:**
+1. 긍정적인 측면을 먼저 언급하고 건설적인 피드백 제공
+2. 구체적인 개선 방법 제시 (예시 포함)
+3. 환자 안전과 관련된 중요 정보 누락 시 명확히 지적
+4. 실제 임상 적용 가능성 고려
+5. 학생의 수준에 맞는 기대치 설정 (과도한 비판 지양)
+"""
+        return prompt
+
+    def _create_default_evaluation(self) -> dict:
+        """API 오류 시 기본 평가 결과 반환"""
+        return {
+            "total_score": 0,
+            "category_scores": {
+                "completeness": 0,
+                "accuracy": 0,
+                "clarity": 0,
+                "priority": 0,
+            },
+            "strengths": ["평가를 진행할 수 없습니다."],
+            "improvements": ["API 오류가 발생했습니다. 나중에 다시 시도해주세요."],
+            "detailed_feedback": "평가 시스템에 문제가 발생했습니다. 관리자에게 문의하세요.",
+        }
+
+    def chat_feedback(
+        self,
+        user_message: str,
+        chat_history: list,
+        scenario_data: dict,
+        patient_data: dict,
+    ) -> str:
+        """
+        대화형 SBAR 피드백 제공
+
+        Args:
+            user_message: 학생의 현재 메시지
+            chat_history: 이전 대화 기록 [(role, message), ...]
+            scenario_data: 시나리오 데이터 (EMR 정보)
+            patient_data: 환자 기본 정보
+
+        Returns:
+            AI 피드백 메시지
+        """
+        prompt = self._create_chat_feedback_prompt(
+            user_message, chat_history, scenario_data, patient_data
+        )
+
+        try:
+            response = self.model.generate_content(
+                prompt,
+                generation_config={
+                    "temperature": 0.8,
+                    "top_p": 0.95,
+                    "max_output_tokens": 1500,
+                },
+            )
+
+            return response.text.strip()
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Gemini API 오류: {e}")
+            return "죄송합니다. 일시적인 오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요."
+
+    def _create_chat_feedback_prompt(
+        self, user_message: str, chat_history: list, scenario_data: dict, patient_data: dict
+    ) -> str:
+        """대화형 피드백 프롬프트 생성"""
+
+        # 이전 대화 기록 포맷팅
+        history_text = ""
+        if chat_history:
+            for role, message in chat_history:
+                if role == "user":
+                    history_text += f"\n학생: {message}\n"
+                else:
+                    history_text += f"\nAI 교수: {message}\n"
+
+        prompt = f"""당신은 20년 경력의 한국 간호 교육 전문가이자 간호학 교수입니다. 
+학생이 SBAR 형식의 인수인계를 연습하고 있으며, 대화를 통해 피드백을 제공하고 있습니다.
+
+## 📋 환자 정보 (EMR 데이터)
+- **환자명**: {patient_data.get('name')} ({patient_data.get('age')}세 {patient_data.get('gender')})
+- **진단명**: {patient_data.get('diagnosis')}
+- **입원일**: {patient_data.get('admission_date')}
+- **알레르기**: {patient_data.get('allergies')}
+
+## 🏥 인수인계 상황
+- **시나리오**: {scenario_data.get('title')}
+- **인계 상황**: {scenario_data.get('handoff_situation')}
+
+### 📊 활력징후 (Vital Signs)
+{json.dumps(scenario_data.get('vitals', {}), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 🧪 검사 결과 (Laboratory Results)
+{json.dumps(scenario_data.get('labs', {}), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 💊 의사 처방 (Physician Orders)
+{json.dumps(scenario_data.get('orders', []), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+### 📝 간호 기록 (Nursing Notes)
+{json.dumps(scenario_data.get('nursing_notes', []), ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+---
+
+## 💬 이전 대화 기록
+{history_text if history_text else "(첫 대화입니다)"}
+
+---
+
+## 🎓 학생의 현재 메시지
+{user_message}
+
+---
+
+## 📝 피드백 가이드라인
+
+1. **친절하고 격려적인 톤**: 학생이 편안하게 질문하고 개선할 수 있도록 지원
+2. **SBAR 구조 준수 확인**: 학생이 작성한 내용이 SBAR 형식을 따르는지 확인
+3. **구체적인 개선 제안**: 막연한 피드백이 아닌 구체적인 예시 제공
+4. **중요 정보 누락 지적**: EMR 데이터에 있는 중요한 정보가 빠졌다면 언급
+5. **환자 안전 강조**: 환자 안전과 관련된 정보는 특히 강조
+6. **단계적 개선**: 한 번에 모든 것을 고치려 하지 말고, 우선순위가 높은 것부터 제안
+7. **최종 제출 전**: 점수를 매기지 말고, 개선 방향만 제시
+
+## 응답 형식
+
+- 자연스러운 대화체로 응답하세요.
+- 학생이 잘한 부분을 먼저 칭찬하세요.
+- 개선이 필요한 부분은 "~하면 더 좋을 것 같아요", "~를 추가해보는 건 어떨까요?" 같은 제안 형식으로 제시하세요.
+- 필요시 예시를 들어 설명하세요.
+- 학생이 "최종 제출"을 언급하지 않는 한, 점수나 등급을 매기지 마세요.
+
+응답을 작성해주세요:
+"""
+        return prompt