놓친 수익은 AI 에이전트가, 멈춘 장비는 머신러닝 모델이, 낭비되는 인력은 피지컬 AI가.
과제의 성격에 맞는 방식으로 사람 눈에 보이지 않는 것을 먼저 찾아냅니다.
정해진 규칙만 실행하는 엔진이 아닙니다. 진료 기록을 읽고 급여기준과 삭감 사례를 직접 찾아본 뒤 판단하는 AI 에이전트입니다. 근거까지 만들어 제시하고, 최종 판단은 담당자가 하는 Human-in-the-loop 구조입니다.
에이전트가 EMR 진료 기록과 청구 코드를 교차 대조해 누락된 처치·검사·약제 항목을 찾아냅니다.
과거 반려·삭감 패턴을 학습한 AI가 청구 전 삭감 가능성을 스코어링하고 보완 근거를 제시합니다.
과거 청구 데이터를 소급 분석해 미청구·과소청구 항목을 정량화하고 우선순위를 제공합니다.
기기에서 올라오는 상태 데이터를 시계열로 축적하고, 머신러닝 모델이 정상 패턴에서 벗어나는 지점을 찾아냅니다. 응급의료법상 매월 1회 이상의 점검·통보 의무도 데이터로 자동화합니다.
배터리 잔량, 패드 유효기간, 기기 온도, 자가점검 이력을 현장 방문 없이 24시간 원격 감시합니다.
이상 탐지·잔여수명 예측·고장 분류 모델이 고장 징후를 사전 진단하고, 계획적 교체로 비용을 최적화합니다.
지도·차트·목록으로 관내 전 기기를 한눈에. 필수 조치 목록과 월간 통계 리포트를 자동 생성합니다.
의료진과 함께 움직이는 피지컬 AI 협동형 환자이송로봇과, 병동 전체를 한 화면에서 관제하는 디지털트윈을 결합해 스마트병원 전환 기반을 구축합니다.
의료진 속도에 맞춘 협동주행, 장애물 감지·자동 정지, 비상정지 안전장치를 갖춘 이송로봇 베드입니다.
병동 공간을 디지털 맵으로 구현하고 자산의 위치·상태를 실시간으로 시각화해 통합 관제합니다.
휠체어·이동장비 등 이동형 자산 전체로 관제를 확대하고 운영 데이터를 표준화합니다.
어떤 솔루션이 필요한지 고객군과 해결 과제로 확인하세요.
| 구분 | 에어오피 | AED 스마트 관제 | 스마트병원 플랫폼 |
|---|---|---|---|
| 찾아내는 것 | 놓친 수익 | 멈춘 장비 | 낭비되는 인력 · 시간 |
| 주요 고객 | 병원 원무 · 심사팀, 경영진 | 지자체 · 공공기관 관리부서 | 병원 운영 · 시설부서, R&D 컨소시엄 |
| 핵심 기술 | AI 에이전트, Medical NLP, 급여기준 검색 | AIoT 센싱, 머신러닝 예지보전 모델 | 피지컬 AI, 디지털트윈, RTLS |
| 제공 형태 | SaaS 구독 + 성과 기반 과금 | 통신모듈 납품 + 관제 구축 · 운영 | 로봇 · 플랫폼 구축 + 연간 운영 |
| 도입 효과 | 청구 완결성 향상, 수익 회수 | 법정 점검 자동화, 상시 가동 보장 | 업무부담 경감, 자산 가시성 확보 |