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헬스케어 AI: 전문가 감독 하의 안전한 자동화
임상 책임이 타협될 수 없는 곳에 AI를 도입합니다. 위험도가 낮고 ROI가 높은 행정 업무부터 시작하고, 임상 인접 모든 출력물에 인간 검증을 유지하며, 처음부터 끝까지 비식별화와 개인정보 보호를 시행합니다.
환자 안전 리스크가 아닌 행정 부담부터 시작하십시오
대부분의 의료 기관에서 병목은 AI 야망의 부재가 아닙니다. 의사, 간호사, 행정직원이 진료 기록 요약, 환자 교육 자료, 사전 승인, 끝없는 서류 작업으로 매일 수 시간을 잃는다는 것입니다. 이 업무는 양이 많고, 반복적이며, 환자와의 시간을 직접 빼앗지만, PHI(보호되는 건강 정보)와 임상 판단을 다루기 때문에 대부분의 팀이 AI에 맡기는 것을 당연히 주저합니다.
Tenten AI는 문제를 임상 저위험과 임상 인접 업무로 분리하여 전자에서 먼저 측정 가능한 결과를 구축한 후, 인간 검증을 뒤에 두고 신중하게 후자로 확장합니다. 당사의 현장 배치 엔지니어(FDE)들이 현장에 임베드하여 RAG를 사용해 귀사의 EMR, 지식 베이스, 정책 문서를 VPC 또는 프라이빗 클라우드 내에서 연결합니다. AI는 통제되고 감사 가능한 데이터 경계 내에서만 작동합니다.
저희는 블랙박스 진단 도구를 판매하지 않습니다. 모든 임상 인접 출력물에는 출처 인용, 신뢰도 플래그, 인간 검토 게이트가 포함되며, 모델에 입력되는 모든 기록은 먼저 비식별화됩니다. 제공하는 것은 수 주 안에 출시되고 귀사의 컴플라이언스 및 보안팀이 기꺼이 승인할 수 있는 실제 시스템입니다.
역량
01
의료 기록 요약
긴 병원 경과, 검사 결과, 협진 기록을 구조화된 요약으로 압축하며, 모든 결론에 출처 기록까지의 인용이 포함되어 임상의가 모델을 맹목적으로 신뢰하는 대신 한 번의 클릭으로 확인할 수 있습니다.
02
환자 교육 자료
진단, 약물, 수술 후 안내를 기반으로 환자의 건강 이해도 수준에 맞춘 맞춤형 지침을 다국어 버전으로 생성합니다. 임상 인접 콘텐츠는 환자에게 도달하기 전에 항상 임상의가 검토합니다.
03
사전 승인 지원
보험사 기준을 차트 증거와 자동으로 대조하고, 사전 승인 요청을 초안 작성하며, 누락 항목을 표시합니다. 직원이 수동 검색에서 검토 및 제출로 전환하고 반복 재제출 사이클을 단축합니다.
04
비식별화 및 개인정보 파이프라인
데이터가 모델에 도달하기 전에 이름, MRN 및 기타 PHI를 감지하고 마스킹하며, 귀사의 VPC 내에서 완전히 실행되고, 현지 개인정보 보호법 및 의료 보안 요건을 충족하는 완전한 감사 추적을 유지합니다.
05
인간 검증 및 신뢰도 플래그
모든 임상 인접 출력물은 필수적인 human-in-the-loop 게이트를 통과합니다. 모델이 신뢰도가 낮거나 근거 없는 콘텐츠를 선제적으로 표시하여 환자나 현장 직원에게 판단이 조용히 위임되지 않습니다.
06
행정 자동화
예약 알림, 의뢰 문서, 퇴원 요약, 내부 양식 작성에 이르기까지 반복이 많고 위험이 낮은 업무를 자동화하여 임상 직원이 실제로 전문성이 필요한 치료로 돌아갈 수 있습니다.
활용 사례
전공의 인계 요약
인계 전, 지난 24시간의 경과, 약물 변경, 비정상 검사 결과를 인용과 함께 구조화된 요약으로 자동 취합합니다. 인수 팀이 신속하게 확인하고 놓치는 것을 줄일 수 있습니다.
수술 후 및 가정 치료 지침
시술 및 환자의 약물에 맞춘 가정 치료 지침을 생성하고, 간호 검토를 거친 후 환자 휴대폰으로 인쇄 또는 전송합니다. 교육의 공백으로 인한 콜백 및 전화 문의를 줄입니다.
사전 승인 및 거부 항소
자주 거부되는 시술에 대한 사전 승인 및 항소 서신을 자동 초안 작성하고, 보강이 필요한 임상 증거를 표시합니다. 청구 및 행정팀이 처음부터 작성하는 것이 아닌 검토에 시간을 씁니다.
진료 시점의 빠른 차트 검토
환자가 호출될 때 과거 병력, 만성 질환 약물, 최근 검사 추세를 요약하여 임상의가 제한된 진료 시간을 임상 의사결정에 사용할 수 있습니다.
환자 서비스 및 행정 서신
청구, 일정, 검사 결과에 대한 환자 문의에 관련 정책 근거를 첨부하여 답변을 초안 작성한 후 행정 직원이 확인하고 발송합니다. 응답 시간을 단축합니다.
딜리버리 일정
1–2주차
범위 설정 및 데이터 경계 설계
FDE들이 임베드하여 임상, 컴플라이언스, 보안팀과 함께 워크플로우를 매핑하고, 위험도가 낮고 ROI가 높은 시나리오 하나 또는 둘을 선정하며, 비식별화 파이프라인과 VPC 내 데이터 접근 경계를 설계합니다.
3–4주차
human-in-the-loop 게이트를 포함한 MVP 구축
귀사 환경 내에서 RAG를 사용해 기록과 지식 베이스를 연결하고, 첫 번째 작동 시스템을 구축하며, 필수적인 인간 검토 및 신뢰도 표시 메커니즘을 임베드하고, 소규모 임상 사용자 그룹에게 공개합니다.
5–6주차
파일럿 및 측정
실제 워크플로우에서 시스템을 운영하고, 정확도, 절감 시간, 사용자 신뢰 데이터를 수집하며, 임상 피드백을 바탕으로 프롬프트, 인용, 검토 단계를 튜닝합니다.
7주차 이후
가동, 감사, 확장
컴플라이언스 및 보안 검토를 통과한 후, 지속적인 감사 메커니즘을 갖추고 가동한 후, 결과가 검증되면 더 많은 부서와 임상 인접 시나리오로 확장합니다.
6–8주
첫 번째 시나리오 가동까지
100%
임상 인접 출력물 인간 검증
VPC
데이터가 귀사 환경 밖으로 나가지 않음
FAQ
AI가 스스로 진단을 내리거나 임상 결정을 합니까?
아닙니다. 저희는 의도적으로 자동 진단을 피합니다. 모든 임상 인접 출력물은 필수적인 인간 검토 게이트를 통과합니다. 모델은 요약하고, 초안을 작성하며, 취합할 뿐이며, 최종 판단과 책임은 항상 자격을 갖춘 임상의에게 있습니다. 또한 검토자가 주의 깊게 봐야 할 것을 신속하게 파악할 수 있도록 신뢰도 수준과 인용을 표시합니다.
환자 PHI는 어떻게 보호됩니까? 데이터가 유출될 수 있습니까?
데이터는 모델에 도달하기 전에 자동화된 비식별화 파이프라인을 통과하여 이름, MRN 및 기타 식별자를 마스킹합니다. 전체 시스템이 귀사의 VPC 또는 프라이빗 클라우드 내에서 실행되어 데이터가 환경 밖으로 나가지 않습니다. 현지 개인정보 보호법 및 의료 보안 요건을 충족하는 완전한 감사 추적을 유지합니다.
AI 출력물이 잘못되면 누가 책임집니까?
저희 설계의 전제는 AI가 혼자 결정하지 않는다는 것입니다. 임상 인접 출력물은 인간 검증 후에만 효력을 발휘합니다. 즉, 기존 전문가 검토 프로세스에 더 빠른 초안 작성 소스를 추가하는 것입니다. 책임은 오늘날과 동일한 경로를 따릅니다. 인용과 신뢰도 플래그는 검토자가 오류를 포착하고 중단하는 것을 더 쉽게 만들 뿐입니다.
왜 임상 AI 대신 행정 자동화부터 시작합니까?
행정 업무는 양이 많고, 위험도가 낮으며, 명확하게 ROI가 양수이기 때문입니다. 컴플라이언스와 보안팀이 시스템을 신뢰할 수 있도록 하면서 수 주 안에 측정 가능한 가치를 보여줍니다. 임상 인접 업무로 신중하게 확장하기 전에 저위험 시나리오에서 데이터 파이프라인과 검토 메커니즘을 검증하는 것이 환자 안전과 기관 책임에 대한 가장 책임감 있는 경로입니다.
이를 도입하기 위해 기존 EMR을 교체해야 합니까?
아닙니다. RAG를 통해 기존 EMR, 지식 베이스, 정책 문서와 통합하고, 코어 시스템 교체 없이 귀사 환경 내에서 실행됩니다. FDE들이 귀사의 데이터와 워크플로우에 직접 연결하여 기존 IT 아키텍처에 대한 영향을 최소화합니다.
컴플라이언스 및 보안팀이 전체 프로세스에 참여하고 검토할 수 있습니까?
네, 그리고 필수적입니다. 저희는 1주차부터 컴플라이언스와 보안팀을 참여시켜 데이터 경계와 비식별화 파이프라인을 함께 설계하며, 모든 출력물이 감사 가능하고 추적 가능합니다. 시스템은 가동 전에 귀사 조직의 컴플라이언스 및 보안 검토를 통과해야 합니다. 기존 거버넌스를 우회하지 않습니다.
