의사가 복잡한 케이스를 검토하는 데 걸리는 시간 25분.
차트원샷은 이를 5초로 단축하여
골든타임을 지킵니다.
근거: Nolan et al., Mayo Clinic 다기관 설문연구, Applied Clinical Informatics (2017)
How It Works
데이터가 인사이트로 변하는 과정 — LangGraph 추론 파이프라인
분과별 QLoRA PEFT 어댑터로 한국 임상 특화
+ DPO 후속 적용 (3단계 로드맵)
노드 교체만으로 모델·검색·청크 전략을 유연하게 변경 가능
적응 로드맵 · RAG + Few-shot (1) → + QLoRA SFT (2) → + DPO (3, 옵션)
EMR 업로드
텍스트 형식의 EMR을 시스템에 업로드합니다. 별도의 전처리 없이 원본 그대로 업로드하면 됩니다.
AI 분석
추출된 텍스트를 LLM이 임상적 맥락에서 해석합니다. 활력징후, 주증상, 알레르기 등 핵심 필드를 구조화하고, 현재 질환을 위주로 반드시 확인해야 할 환자의 타임라인을 그려줍니다.
결과 대시보드
30초 이내에 구조화된 JSON 응답을 반환합니다. Split View에서 원본과 요약을 대조하며, 이상 수치는 시각적으로 즉시 강조됩니다.
EMR 업로드
텍스트 형식의 EMR을 시스템에 업로드합니다. 별도의 전처리 없이 원본 그대로 업로드하면 됩니다.
AI 분석
추출된 텍스트를 LLM이 임상적 맥락에서 해석합니다. 활력징후, 주증상, 알레르기 등 핵심 필드를 구조화하고, 현재 질환을 위주로 반드시 확인해야 할 환자의 타임라인을 그려줍니다.
결과 대시보드
30초 이내에 구조화된 JSON 응답을 반환합니다. Split View에서 원본과 요약을 대조하며, 이상 수치는 시각적으로 즉시 강조됩니다.
분과별 QLoRA PEFT 어댑터로 한국 임상 특화
+ DPO 후속 적용 (3단계 로드맵)
노드 교체만으로 모델·검색·청크 전략을 유연하게 변경 가능
적응 로드맵 · RAG + Few-shot (1) → + QLoRA SFT (2) → + DPO (3, 옵션)
Features
긴 EMR을 정확하게 압축하는 4가지 핵심 기능
Split View 비교
Split View 비교
원본 EMR과 AI 요약을 한 화면에서 대조해 신뢰성을 검증합니다.
환자 단위 시계열 요약
환자 단위 시계열 요약
여러 차수의 외래·입원 기록 중 핵심 질환만 추출합니다.
약어·은어 결정론적 해소
약어·은어 결정론적 해소
약어/은어 사전을 lookup해 환각 없이 풀이합니다.
f/u→follow-upBID→1일 2회HLD→미등재 · 은어 추정
데이터 주권
데이터 주권
환자 데이터와 모델 가중치를 모두 폐쇄망 안에서 보호합니다.
Split View 비교
Split View 비교
원본 EMR과 AI 요약을 한 화면에서 대조해 신뢰성을 검증합니다.
환자 단위 시계열 요약
환자 단위 시계열 요약
여러 차수의 외래·입원 기록 중 핵심 질환만 추출합니다.
약어·은어 결정론적 해소
약어·은어 결정론적 해소
약어/은어 사전을 lookup해 환각 없이 풀이합니다.
f/u→follow-upBID→1일 2회HLD→미등재 · 은어 추정데이터 주권
데이터 주권
환자 데이터와 모델 가중치를 모두 폐쇄망 안에서 보호합니다.
Split View 비교
Split View 비교
원본 EMR과 AI 요약을 한 화면에서 대조해 신뢰성을 검증합니다.
환자 단위 시계열 요약
환자 단위 시계열 요약
여러 차수의 외래·입원 기록 중 핵심 질환만 추출합니다.
약어·은어 결정론적 해소
약어·은어 결정론적 해소
약어/은어 사전을 lookup해 환각 없이 풀이합니다.
f/u→follow-upBID→1일 2회HLD→미등재 · 은어 추정데이터 주권
데이터 주권
환자 데이터와 모델 가중치를 모두 폐쇄망 안에서 보호합니다.
Interactive Demo
MITRE Synthea™로 생성된 가상 환자 데이터입니다. 실제 환자 정보가 아닙니다.
당신이 의사라면, AI보다 빠를까요?
긴 외래 차트를 읽고 환자의 주요 질환을 판단해보세요.
차트원샷이 같은 작업을 5초에 끝내는 동안, 당신은 몇 초가 걸리는지 비교합니다.