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핵심 아이디어
- 타깃
- 요양병원·장기요양시설 간호팀장 및 시설장 (환자 100명 이상 관리, EMR 사용 중)
- 문제
- 간호사가 매일 바이탈·투약·증상을 기록하지만, 장기 추이 분석은 개인 경험에 의존. 급성 악화 징후를 놓쳐 응급 이송이 빈번. 가족 상담 시 '앞으로 어떻게 될까요?'에 근거 자료 없이 구두 답변. 현재 종이 차트나 엑셀로 수동 관리.
- 해결
- 기존 EMR/간호기록 자동 연동 → AI가 환자별 '1년 예후 시뮬레이션' 생성. 급성 악화 위험 신호 실시간 알림. 가족 상담용 '케어 플랜 레터'를 자동 작성해 의료진 신뢰도와 기관 평가 점수를 동시에 올림.
- 차별화
- 경험 기반 감(感) 예측 → AI 정량 예후 시뮬레이션으로 급성 악화 사전 감지율 10배 향상. 간호 인수인계 시간 50% 단축.
핵심 기능
- 01
EMR/간호기록 API 자동 연동
- 02
환자별 1년 예후 시뮬레이션 대시보드
- 03
급성 악화 위험 신호 실시간 알림
- 04
가족 상담용 케어 플랜 레터 자동 생성
- 05
간호사 인수인계 자동 요약 리포트
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 월 ₩89,000 × 목표 200기관 = 월 ₩17,800,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 요양기관 평가에서 '환자 안전관리' 점수가 수가에 직결되므로 ₩89,000은 투자 대비 ROI 명확. |
- 개발 기간
- 약 16주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 디지털 헬스케어 시장 약 3,000억원유효 시장 요양기관 디지털 케어 도구 시장 약 53억원 (5,000기관 × ₩89,000 × 12개월)초기 목표 시장 초기 200기관 진입 = 연 2.1억원
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- '1년 후의 나에게 편지를 받을 수 있다면?' × '간호사' 충돌에서 '1년 후 환자 상태를 미리 보여주는 AI 도구' 발상
- 분석 방식
- 테마 충돌법 - 철학적 시간 개념(1년 후 편지)을 의료 현장의 예후 예측 문제에 직접 투영
- 포착 일자
- 2026.03.04