교수님의 질문을 교수님만의 연구 도구로

지금까지 현장의 질문을 소프트웨어로 만들려면 연구자가 요구사항을 문서화하고, 별도의 개발팀을 구하고, 저장소와 권한 체계를 만들고, 데이터 스키마와 주석 화면을 설계하고, 실행 환경을 고정하고, 배포 뒤의 오류와 변경까지 관리해야 했습니다. 연구 질문을 시험하기도 전에 채용, 외주 계약, 서버 조달, 보안 검토와 유지보수 같은 일이 먼저 생겼습니다.

생성형 AI와 재사용 가능한 개발 도구가 작은 연구 도구를 만드는 데 필요한 일을 줄였습니다. 화면, 데이터 처리, 주석 규칙과 평가 환경을 한 범위로 묶을 수 있습니다. 연구에 쓴 버전을 고정해 같은 조건으로 다시 실행할 수도 있습니다. 임상 기준과 예외는 연구자가 정합니다. 무엇을 입력으로 삼을지, 언제 판단을 보류할지, 어떤 결과를 의미 있게 볼지도 연구자의 몫입니다.

AetherHeal은 개발과 운영을 맡습니다. 교수님과 함께 연구 가설, 계획과 도구의 동작 규칙을 적습니다. 승인된 연구 범위 안에서 실행할 환경을 구성합니다.

연구용 AI가 언제나 새로운 모델을 처음부터 학습한다는 뜻은 아닙니다. 질문에 따라 검색과 분류, 주석 보조, 규칙과 모델을 묶은 업무 흐름, 별도 학습 가운데 필요한 구성을 고릅니다. 연구 질문과 데이터, 재현성을 기준으로 선택하며 유행하는 기능을 좇지 않습니다.

맞춤 개발을 연구 지원 범위에 포함합니다. 범위는 연구계획서와 협약에 적힌 질문, 승인 데이터, 사용자, 기능, 평가 지표, 고정 버전과 종료 조건으로 한정합니다. 연구 도구에 필요한 화면, 파이프라인, 주석, 분석 보조와 배포는 포함할 수 있지만, 병원 정본 시스템(예약, EMR, CRM) 연동, 전 직원 배포, 진료 운영용 서비스 수준과 상시 유지보수는 같은 범위로 간주하지 않습니다. 연구 결과를 실제 진료 운영에 옮기려면 보안, 규제, 전환과 계약을 별도로 검토합니다.