Our AI organizes patients’ natural language into structured pre-consultation information for physicians. 환자의 자연어 대화를 AI가 정리하여, 의사에게 구조화된 사전 정보를 제공합니다.
Step 1
It starts with a warm conversation. Instead of rigid questionnaires, everyday dialogue minimizes patient burden and naturally collects relevant information. 따뜻한 대화로 시작합니다. 딱딱한 질문지 대신 일상적인 대화를 통해 환자의 부담을 최소화하고, 관련 정보를 자연스럽게 수집합니다.
Step 2
Conversation content is structured into standard formats. All outputs are reference materials; clinical interpretation is performed solely by the physician. 대화 내용을 표준 설문 양식에 맞춰 자동으로 정리하고 구조화합니다. 모든 결과는 참고 자료이며, 임상적 해석은 의사가 수행합니다.
Step 3
Encrypted with AES-256 under patient opt-in consent, data is instantly transmitted to the clinic system securely. 환자 동의(Opt-in) 기반으로 AES-256 암호화를 적용하여 클리닉 시스템으로 즉시 안전하게 전송합니다.
Step 4
Physicians can quickly grasp patient context. All clinical judgment and decision-making remains entirely within the physician’s authority. 의사는 구조화된 정보를 통해 상황을 빠르게 파악하고 면담 효율을 높입니다. 임상적 판단은 전적으로 의사의 권한입니다.
Simultaneously improves workflow efficiency and clinic revenue. 도입 클리닉의 업무 효율과 수익을 동시에 향상시킵니다.
Prep Time Reduced사전 준비 시간
From 60 mins to 12 mins.60분 소요 업무를 12분으로.
Consultation Capacity면담 가용 시간
More time for actual care.사전 확인 시간 절감 효과.
Revenue Support수가 청구 지원
Data structuring for claims.데이터 구조화 지원 수익.
No-show DecreaseNo-show 감소
Improved attendance rates.대기 부담 해소, 내원율 개선.
"Instead of the tension and fatigue of filling dozens of paper questionnaire items, patients comfortably share their condition through warm AI conversation. Wait times shrink, and doctors focus on consultations with pre-organized information. The quality of experience patients feel fundamentally changes." "종이 설문지에 수십 문항을 기입하는 긴장과 피로 대신, 편안한 AI 대화로 자신의 상태를 자연스럽게 전합니다. 대기 시간이 줄고, 의사는 사전 정보를 바탕으로 면담에 집중합니다. 환자가 느끼는 상담 경험이 달라집니다."
A founding team combining medical business, AI/brain engineering, and data expertise. 의료 비즈니스, AI·뇌공학, 데이터 엔지니어링 역량이 결집된 창업팀
Education
MBA, Hanyang Univ.한양대 경영학 석사
Experience
JW Pharmaceutical 前 JW중외제약
IR, Strategy, Marketing 투자유치, 경영전략, 마케팅
Co-founder, CEO
Education
Ph.D. (AI & Brain Eng), UNISTUNIST 공학박사 (AI·뇌공학)
Experience
Prof, Baekseok Univ. 백석대 컴퓨터공학부 교수
AI engine dev, R&D AI 엔진 개발, 기술 로드맵, R&D
Co-founder, CTO
Education
M.S. Eng, Sungkyunkwan Univ.성균관대학교 공학석사
Experience
Researcher, IBS Center for Neuroscience Imaging Research IBS 뇌과학이미징연구단 연구원
Product design, data pipeline 제품 설계, 데이터 파이프라인
Co-founder, PO
Starting from AI conversational pre-screening organization, expanding to biosignal integration and EEG data analysis. AI 대화형 문진 정리에서 시작하여, 생체 신호 연동과 뇌파 데이터 분석까지 확장합니다.
Phase 1 (2026-2027)
NLP-based pre-screening MVP, pilot clinic operations, feedback integration and accuracy improvement. 자연어 대화 기반 문진 정리 모델 MVP 개발, 파일럿 병의원 운영, 초기 피드백 반영 및 정확도 향상.
Phase 2 (2027-2028)
Field requirement development, dashboard enhancement, data security hardening, quality system building. 현장 요구사항 반영 개발, 대시보드 고도화, 데이터 보안 강화, 향후 규제 인증 대비 품질 체계 구축.
Phase 3 (2028-2029)
Wearable device data integration, EEG measurement data integration analysis, user status change tracking & alerts, crisis guidance algorithms. 웨어러블 기기 연동 데이터 수집, 뇌파(EEG) 측정 데이터 연동 분석 기능, 이용자 상태 변화 추적 및 알림, 위기 상황 안내 알고리즘.
Phase 4 (2029- )
Multi-language system, deep-analytics data platform. 다국어 시스템 개발, 통합 데이터 플랫폼 기반 심층 분석.