청구되지 않은 수익, 작동하지 않는 응급장비, 사람에게만 의존하는 이송.
자르비스는 의료 현장에 필요한 AI를 직접 개발하고, 현장에 납품하고, 도입 이후까지 운영합니다.
모델만 만들고 끝나지 않습니다. 의료 현장의 시스템에 연결하고, 장비를 설치하고, 도입 이후의 운영까지 책임집니다.
의료 데이터를 다루는 AI 에이전트, 센서 데이터를 학습하는 머신러닝 모델, 로봇을 움직이는 피지컬 AI까지 직접 개발합니다. 과제의 성격에 맞는 방식을 선택해 의료 현장이 요구하는 신뢰도를 확보합니다.
EMR·HIS·ERP 연동, IoT 통신모듈 설치, 관제서버 구축, 로봇 도입까지. 현장 환경을 조사하고 설계해 실제로 작동하는 형태로 납품합니다.
도입은 시작입니다. 상시 관제, 이상 대응, 정기 리포트, 모델 재학습까지 운영 단계를 함께합니다. 축적된 데이터가 다시 AI의 성능으로 돌아옵니다.
놓친 수익은 AI 에이전트가, 멈춘 장비는 머신러닝 모델이, 낭비되는 인력은 피지컬 AI가. 과제의 성격에 맞는 방식으로 사람 눈에 보이지 않는 것을 먼저 찾아냅니다.
진료 기록을 읽고 급여기준을 직접 찾아보는 AI 에이전트가 청구 누락을 탐지하고, 근거 자료까지 만들어 담당자에게 승인을 요청합니다.
설치된 모든 자동심장충격기의 상태 데이터를 머신러닝 모델이 학습해 고장을 발생 전에 예측합니다. 법정 월간 점검을 데이터로 자동화합니다.
의료진과 함께 움직이는 협동형 환자이송로봇과, 병동 전체를 한 화면에서 관제하는 디지털트윈을 결합합니다.
문제의 성격이 다르면 필요한 AI도 다릅니다. 자르비스는 과제마다 맞는 방식을 골라 설계하고, 세 가지 방식을 모두 자체 개발합니다.
규정이 자주 바뀌고, 판단에 여러 자료를 찾아봐야 할 때
정해진 규칙만 실행하는 대신, 필요한 자료를 스스로 조회하고 근거를 확인한 뒤 단계적으로 추론합니다. 판단 과정과 참조 근거를 함께 남기고, 실행은 담당자 승인 이후에만 이뤄집니다.
센서에서 정형 데이터가 계속 쌓이고, 패턴 예측이 핵심일 때
시계열로 축적된 상태 데이터에서 정상 패턴을 학습해 이탈 신호를 잡아내고, 교체·고장 시점을 예측합니다. 운영 중 쌓이는 데이터와 조치 결과가 다시 학습에 반영되어 정확도가 올라갑니다.
분석에서 끝나지 않고, 물리 공간에서 실제로 움직여야 할 때
센서로 현실을 인지하고, 디지털트윈으로 분석하고, 판단한 결과를 로봇·설비의 실제 동작으로 연결합니다. 사람과 같은 공간에서 안전하게 작동하는 것이 전제입니다.
피지컬 AI는 분석 결과를 리포트로 남기고 끝나지 않습니다. 현실을 인지하고, 데이터를 분석하고, 판단하고, 실제 현장에서 행동합니다.
EMR 기록, IoT 센서, RTLS(RFID·BLE·UWB)가 진료 데이터와 장비·자산의 위치·상태를 실시간으로 수집합니다.
수집된 데이터를 디지털트윈과 분석 엔진에 실시간 반영해, 전체 현황을 한 화면에서 파악할 수 있도록 시각화합니다.
AI 에이전트와 머신러닝 모델이 이상 징후, 고장 가능성, 최적 조치를 독립적으로 판단합니다.
판단 결과를 알림·정비 지시·로봇 자율 이동 등 실제 행동으로 연결해 루프를 완성합니다.
의료 데이터는 일반 데이터가 아닙니다. 제도, 안전, 현장 워크플로를 함께 이해해야 작동합니다.
급여 기준, 응급의료 관련 법정 관리 의무 등 의료 제도를 전제로 솔루션을 설계합니다. 규정이 바뀌면 로직도 함께 갱신합니다.
AI는 탐지하고 제안하며, 최종 판단은 담당자가 합니다. Human-in-the-loop 승인 구조로 의료 현장에서 요구되는 책임성을 확보합니다.
데이터 분석 AI부터 IoT 모듈, 관제서버, 로봇까지. 소프트웨어와 현장 장비를 한 회사가 맡아 연동 리스크를 줄입니다.
현황을 먼저 확인하고, 작은 범위에서 검증한 뒤 확대합니다. 도입 리스크를 최소화하는 단계적 방식입니다.
데이터·장비·공간 현황 전수 파악 및 우선순위 설정
현장 환경에 맞춘 시스템 구성 및 연동 방식 설계
핵심 구간 대상 시범 도입 및 효과 검증
전체 범위 구축, 연동 검증, 담당자 교육
관제·유지보수·정기 리포트·모델 고도화