直接叠加到诊疗流程上的医疗 AI
从共享基础设施开始

共同的基础设施是每个医疗机构每月订阅，而特定领域的AI则具有每个医疗机构每月30万至100万韩元的固定费率结构。成本的设定与手术的价格或类型无关，因此没有结构性的财务激励来推荐昂贵的手术。引入通常是先应用通用的基础设施，然后逐步为各个领域添加AI，并根据医疗机构的护理领域和国际患者的比例来组织配置。

AetherHeal的产品被设计为辅助和组织医疗环境的基础设施，原则是患者数据仅在医疗目的范围内处理。数据处理范围和存储政策在导入阶段与医疗机构明确约定并实施。具体数据处理条件在介绍咨询过程中根据各医疗机构情况进行审核。

AI增强了医务人员的能力，而不是取代他们。病灶/设备定位、方案等信息仅作为决策辅助，最终的诊断和治疗决策权和责任始终由医务人员承担。AI提案的结构是经过医务人员审查后采用或拒绝，因此前提是医务人员仍然是决策主体。

通用基础设施 Dockie-talkie（实时医疗翻译）和 Clinical Copilot（实时临床辅助，开发中并每天改进）旨在跨门诊科室共同应用。Clinical Copilot 正通过真实控制台、live reasoning 循环和 human-in-the-loop agent 开发方式持续推进。各领域 AI 包括正在临床验证与运行的色素治疗 DermatoScan AI，以及正在开发中的创面护理 WoundScan AI。

DermatoScan AI经过超过50例雀斑、雀斑、雀斑首次验证病例的临床验证后在狎鸥亭 Tune Clinic投入使用，并反映了大学医院的建议，包括雀斑等敏感病变的预处理标准。 WoundScan AI 是与蔚山大学整形外科 Ha Won 教授（PL Therapeutics 首席执行官）通过产学界共同开发而开发的。该产品在初期合作医疗机构与大学产学渠道共同参与的网络上，持续验证并扩展。

不。我们首先应用通用基础设施为解释和信息组织奠定基础，然后逐步为适合医疗领域的每个领域添加AI。一旦引入共同的基础设施，就可以通过在每个领域添加AI来扩大治疗范围，并根据医疗机构的准备情况逐步扩大。