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의료 버티컬 AI 플랫폼
모든 진료과가 공유하는 한 층 위에, 분야별 AI를 올립니다
Layer 2: 피부·창상, 그리고 다음 전문 영역의 보조 AI. Layer 1: 대화·기록·검토를 구조화하는 공통 인프라.
진료 대화·기록·검토는 모든 외래가 똑같이 필요로 합니다. 그 공통 층을 먼저 깔고, 임상 검증을 거치는 분야부터 전문 AI를 얹습니다.
AetherHeal Global · 정보통신업 · 울산광역시
플랫폼 구조
아래는 공통 인프라, 위는 분야별 AI
새로 올라오는 분야별 AI도 같은 검토 흐름으로 들어옵니다. 의료진이 확인하고 결정하는 자리는 그대로입니다.
Layer 0 · Clinical OS예약·접수·상담·수납·기록까지 전 진료 단계의 운영 기반
모든 분야 AI가 올라오는 토대입니다. 진료의 예약·접수·상담·수납·기록을 한 흐름으로 묶고, 그 위에서 통역·추론·분야별 AI가 같은 기록을 공유합니다.
Agent Mode
오늘 운영 상태와 환자 맥락을 두고 바로 묻는 AI 운영 모드
실시간 운영 보드
예약·접수·상담·준비·시술·퇴원 흐름을 한 화면에서
실제 진료 현장에서 AI가 의료진을 어떻게 보조하는지 직접 확인하고 싶으신가요?
문의하기왜 이 구조인가
순서가 만드는 깊이
공통 인프라를 먼저 깔고, 직접 검증한 분야부터 올리고, 그 검증 방식을 표준으로 외부에 여는 순서입니다. 이 순서를 건너뛰면 같은 깊이가 나오지 않습니다.
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1. 공통 인프라를 한 번만 깐다
통역(Dockie-talkie)과 임상추론(Clinical Copilot)은 과를 가리지 않고 모든 외래에 필요한 기능입니다. 이를 분야마다 따로 만들지 않고 한 번에 공통으로 깔면, 위에 올라오는 모든 분야별 AI가 같은 기반을 재사용합니다. 단일 분야 AI 한 개로는 만들 수 없는 이 공통 자산이 플랫폼의 바닥을 이룹니다.
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2. 그 위에 직접 검증한 분야별 AI를 얹는다
DermatoScan AI를 압구정튠의원 임상 현장에서 직접 검증하며 11개 병변과 11개 레이저/에너지 장비 선택 기준을 다듬었습니다. 실제 진료에서 작동하는 것을 확인한 첫 검증 사례가 있다는 점이, 책상 위 데모와 결정적으로 다릅니다. 검증된 한 분야가 다음 분야(WoundScan AI)와 외부 입점의 기준선이 됩니다.
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3. 검증 방식을 표준으로 외부에 연다
DermatoScan AI에서 확립한 선택 기준·검토·의료진 승인 구조는 외부 개발사가 자신의 분야별 AI를 올릴 때 따르는 표준이 됩니다. 새 분야는 인프라와 신뢰 구조를 처음부터 다시 만들 필요 없이 합류할 수 있어, 생태계가 빠르게 넓어집니다. 입점 모델은 아직 미확정이지만, 합류의 문법은 이미 정해져 있습니다.
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4. 의료진 중심 신뢰 구조가 모든 레이어를 관통한다
공통 인프라든 직접 검증한 분야별 AI든 외부 입점 모델이든, 최종 의사결정은 의료진이 내린다는 원칙은 예외 없이 동일하게 적용됩니다. 공통 인프라, 직접 검증한 임상 현장, 분과별 리뷰어, 그리고 모든 레이어를 관통하는 이 원칙이 함께 쌓입니다. 기능 하나는 따라 만들 수 있어도, 이 전체를 한꺼번에 갖추기는 어렵습니다.
쌓이는 자산
기능보다 임상 루프가 오래 남습니다
기능은 어디서든 만들 수 있습니다. 의료진·데이터·검토 기준이 한 흐름에서 돌며 쌓이는 임상 루프는 시간이 지날수록 두꺼워집니다.
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임상 접근권
제품이 데모에 머물지 않고 실제 외래 워크플로우 안에서 검증됩니다.
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분과 리뷰어
각 전문 영역마다 적용 범위, 위험, 검토 기준을 정의할 임상의가 있습니다.
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공통 인프라
대화, 기록, 검토, 팔로업이 제품을 가로질러 재사용되는 자산이 됩니다.
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책임 경계
AI는 검토 과정을 돕고, 최종 진단과 치료 결정은 의료진에게 남깁니다.
열린 생태계
외부 AI도 같은 기준으로
공통 인프라를 한 번 깔아두면, 그 위에 새로운 분야별 AI가 올라갑니다.
DermatoScan AI에서 확립한 검증 구조가 외부 개발사의 표준이 됩니다.
외부 AI 입점은 단계적으로 공개 예정
FAQ
플랫폼 FAQ
AetherHeal 플랫폼 구조에 대한 자주 묻는 질문입니다.
아닙니다. AetherHeal은 임상 워크플로우 플랫폼입니다. 공통 인프라는 대화, 기록, 검토를 처리하고, 분야별 AI는 임상 검증이 있는 영역에 추가됩니다.
아닙니다. AI는 자료를 정리하고 누락 가능성을 표시하며 검토 가능한 정보를 제공합니다. 최종 진단과 치료 결정은 면허를 가진 의료진에게 남습니다.
Layer 1은 전 외래에서 재사용됩니다. Layer 2는 같은 워크플로우를 매번 다시 만들지 않고 각 전문영역의 깊이를 더할 수 있습니다.
가능합니다. 병원은 현재 필요에 맞는 워크플로우 또는 전문 모듈로 시작한 뒤 같은 플랫폼 기반 위에서 확장할 수 있습니다.
초기 실증 파트너 의료기관 모집 중
임상 AI의 기준을 함께 만들 병원을 찾습니다
실제 진료 현장에서 AI가 의료진을 어떻게 보조하는지 함께 검증할 병원과 파트너를 찾습니다.