HELIX · 진료 보조 AI

문제 정의

진료 현장의 3가지 고통

EMR 입력 지옥

환자 1명 진료 후 EMR 작성에 15~30분. 하루 30명 진료 시 EMR 입력만 5~8시간. 의사가 타이피스트가 된 현실.

의사 번아웃 원인 1위: 행정 업무 과부하

처방 오류 위험

복용 중인 약물과 새 처방의 상호작용 수동 확인 누락. 고령 환자 다약제 처방에서 위험 조합 발생 가능.

국내 약물이상반응 연간 4만 건 이상 보고

데이터 활용 불가

EMR에 수백만 건 데이터가 쌓여 있지만 패턴 분석 불가. 유사 증상 환자 처방 참고, 임상 트렌드 파악 기능 없음.

의료 데이터 95%가 미활용 상태

ClinAssist 솔루션

환자 한 마디 → 상병 + 처방 자동 추천

AI 어시스턴트 — 환자 음성으로 진단·처방 자동 추천

진료실 대화 (STT 자동 인식)
의사: "어디가 어떻게 불편해서 오셨어요?"
환자: "한 3주 전부터 오른쪽 무릎이 계속 아파요. 계단 내려갈 때 특히 시큰거리고…"

Spring AI ChatClient → Gemini 분석 (환자 발화만 필터링 · 평균 3초)

[ AI 어시스턴트 추천 결과 ]

▸ 증상 요약
"우측 무릎 전방부 통증, 계단 하강 시 악화, 3주 경과"

▸ 추천 상병 (ICD-10 · 상병 DB 매칭)
M22.2 슬개골연골연화증 | M17.1 일차성 무릎 관절증

▸ 추천 처방 (약품 DB · 환자 나이/성별 반영)
• 록소프로펜 60mg — 1정 식후 3회, 7일
• 에소메프라졸 40mg — 1캡슐 식전 1회, 7일

근거: Spring AI + Gemini · 상병/약품 DB 실시간 매칭 · codeblue 실구현 [ 한 클릭 차트 적용 ]

약물 상호작용 실시간 검증

현재 복용 중인 약물

와파린 5mg 암로디핀 5mg 메트포민 500mg

주의: 상호작용 감지

아스피린 + 와파린: 출혈 위험 증가.
INR 모니터링 강화 권장. 와파린 용량 조절 검토.

헤파린 처방: 안전

현재 복용 약물과 심각한 상호작용 없음.

DB 기반: 식품의약품안전처 의약품 상호작용 18만 건

환자용 실시간 STT 디스플레이

EMR 초안용으로 동작하던 STT 스트림을 진료실 태블릿에 그대로 미러링합니다. 의사의 발화가 환자 화면에 실시간 텍스트로 나타나, 들리지 않거나 놓쳤던 설명도 환자가 직접 확인할 수 있습니다.

청각장애 환자 의료접근권

수어 통역 없이도 의사 설명을 텍스트로 즉시 확인. 장애인차별금지법 대응.

전달 오해 최소화

의사 발음·전문용어로 인한 오해를 줄여 설명의무 분쟁을 사전 예방.

투명한 진료 경험

환자가 자신의 진료 내용을 함께 본다는 신뢰감 — 환자 만족도·재방문율 향상.

⚡ 진료실 태블릿 화면 — 시뮬레이션

[14:23] 의사
"지금 보시는 검사 결과는 무릎 연골이 약간 마모된 상태예요. 심한 단계는 아니고요…"
[14:23] 의사
"당장 수술까지는 필요 없습니다. 우선 약을 일주일 드시고, 물리치료를 병행해 봅시다."

민감 발화 마스킹 / "검토 후 표시" 토글 지원 EMR 음성 인식 자산 재사용 — 별도 모델 불필요

처방 패턴 분석 — 유사 환자 처방 참고

유사 증상 환자 분석

60대 남성, 흉통 STEMI

최근 1년 본원 동일 케이스 23건

1차 처방 성공률 91.3%

평균 재원 일수 5.2일

권장 처방 프로토콜

STEMI 급성기 표준

ASA loading 300mg

Heparin 5,000U IV

Cath lab 30분 내 이송

임상 가이드라인

KSC 2024 권고

한국심장학회 STEMI 진료 가이드라인 자동 참조. Door-to-balloon time 90분 목표.

기존 진료 vs ClinAssist

항목	기존 EMR 수동 입력	ClinAssist AI
EMR 작성 시간	15~30분/환자	5~9분 (검토만)
약물 상호작용 확인	의사 기억 의존	18만 건 DB 실시간 검증
처방 패턴 참고	불가	유사 환자 케이스 자동 분석
임상 가이드라인 조회	수동 검색 5~10분	자동 참조·제시
이상 검사수치 감지	의사 수동 확인	자동 이상치 감지·알림
EMR 완성도	누락 항목 빈번	CC·PI·PE·A·P 자동 구조화
환자에게 진료 내용 표시	구두 설명만	진료실 태블릿 실시간 STT 표시

핵심 차별화 기능

시니어 의사의 30년 경험을
주니어가 Day 1부터 활용

퇴직해도, 이직해도 — 시니어 의사의 처방 패턴과 수술 기록은 병원에 영구히 남습니다.

지식 전수 AI 처리 파이프라인

① 이력 수집

시니어 처방·수술·진단
패턴 자동 축적

② 실시간 감지

주니어 진료 중
Web Speech API 분석

③ Spring AI 매칭

유사 케이스 검색
+ DB 교차 검증

④ 즉시 제안

처방·수술 가이드
화면에 팝업

⚡ HELIX AI 제안 — 실시간 팝업 예시

▸ 현재 환자 증상 요약 (AI 분석)

"우측 무릎 전방부 통증, 계단 하강 시 악화, 3주 경과"

▸ AI 추천 상병 (ICD 코드)

M22.2 슬개골연골연화증 | M17.1 일차성 무릎 관절증

▸ 김 교수님 처방 패턴 (유사 케이스 142건)

• 록소프로펜 60mg — 1정, 식후 3회, 7일
• 에소메프라졸 40mg — 1캡슐, 식전 1회, 7일

▸ 물리치료 (심한 경우)

간섭파치료 MM180 — 15분, 1일 1회

근거: Spring AI ChatClient + MyBatis 상병DB/약품DB 연동 · codeblue 실구현

처방 매크로 자동 생성

시니어 의사의 반복 처방 패턴을 AI가 1-click 매크로로 변환. 주니어가 확인 후 즉시 적용합니다.

codeblue macro 모듈 연동

수술 체크리스트 표준화

시니어 수술 전/중/후 루틴을 AI가 체크리스트화. 합병증 관리 이력까지 포함한 프로토콜 자동 생성.

수술 기록 + AI 분석

케이스 스터디 자동 생성

특이·희귀 케이스를 AI가 교육용 문서로 자동 변환. 신규 전공의 온보딩 교육 자료로 즉시 활용.

지식 영구 보존

87%

주니어 처방 정확도 향상

2주

독립 진료까지 적응 기간

0건

시니어 구두 전수 필요 사례

100%

이직·퇴직 후에도 지식 보존

의사가 진료에만 집중할 수 있도록

ClinAssist는 기존 EMR을 대체하지 않습니다. 연동하여 AI 레이어를 추가합니다.

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의사는 환자만 보면 됩니다. EMR은 AI가 씁니다.