기기 데이터와 환자 체감 증상을 통합 분석하여 이탈 위험을 조기 감지하고, 24시간 AI 환자 응대 · 검사 결과 자동 정리 · 사전 진료 브리핑까지
Mock 데이터 기반 데모 화면입니다.
제조사별 클라우드에 흩어진 데이터를 수동으로 취합해야 합니다
기기 사용 시간 외에 환자의 체감 증상 변화를 체계적으로 추적하기 어렵습니다
이탈 징후를 발견하는 시점이 이미 환자가 외래에 나타나지 않은 이후입니다
환자가 늘어날수록 코디네이터의 업무 부담이 비례하여 증가합니다
K-Sleep Care는 이 구조적 한계를 AI 자동화로 해소합니다
K-Score 이탈 예측 · SOOMi 24시간 AI 응대 · 클리닉 포털 · CDSS(Clinical Decision Support System)