診療フローにそのまま載せる医療AI
共通インフラから始めます

共通インフラは医療機関当たり月購読、分野別AIは医療機関当たり月30～100万ウォン水準の定額・定率構造です。費用は施術の価格や種類に関係なく策定され、高価な施術を勧誘する財政的動機が構造的に存在しません。導入は通常、共通インフラを先に適用した後、分野別AIを段階的に加える方法で進められ、医療機関の診療分野と国際患者比重に応じて構成をまとめて整理します。

AetherHealの製品は診療コンテキストを補助・整理するインフラとして設計され、患者データは診療目的の範囲内でのみ扱うことを原則とします。データ処理範囲と保管方針は、導入段階で医療機関と明確に合意した後に適用されます。具体的なデータ処理条件は、医療機関別の状況に合わせて導入協議の過程で一緒に検討します。

AIは医療スタッフに代わることなく補強します。病変・機器マッピングやプロトコルなどの情報は意思決定の補助材料としてのみ提示され、診断と治療の最終決定権限と責​​任は常に医療スタッフにあります。 AIの提案は医療スタッフの検討を経て採択または棄却されるように構造化されており、医療スタッフが意思決定の主体として残ることが前提です。

共通インフラであるDockie-talkie（リアルタイム医療通訳）とClinical Copilot（リアルタイム臨床支援、開発中・日々改善）は、診療科を問わず全外来に共通適用されるよう設計されています。Clinical Copilotは実際のコンソール、live reasoning ループ、human-in-the-loop agent 開発を通じて高度化しています。分野別AIには、臨床検証・運用中のDermatoScan AIと、開発中のWoundScan AIがあります。

DermatoScan AIは狎鴎亭Tune Clinicでそばかす・黒字・シミなど50件以上の初の検証事例で臨床検証を経て運営中であり、シミのように敏感な病変に対する前処置基準など大学病院諮問を反映します。 WoundScan AIは蔚山大学整形外科下院教授（PL Therapeutics代表）との産学共同開発で進行されます。 初期協力医療機関と大学の産学チャンネルが参加するネットワークの上で、製品を検証し広げていきます。

いいえ。共通インフラを先に適用して通訳・情報整理基盤を設けた後、診療分野に合う分野別AIを段階的に加える方式で進めます。共通インフラを一度導入すれば、その上で分野別AIを追加し、診療領域を広げることができ、医療機関の準備状況に合わせて徐々に拡張することができます。