Agentic AI · Pediatric Home Ventilation Monitoring 주관기관: 서울아산병원

소아 만성호흡부전 환자
재택 모니터링 및 응급 대응 지원 서비스

의료 공백 시간(야간·휴일 포함)에도 실시간 감시 → 위험 징후 조기 감지 → 불필요한 응급실 내원 감소 → 생명 위협 상황의 신속 대응을 목표로 하는 24/7 Multi-Agent(Agentic AI) 기반 재택 모니터링 시스템입니다.

제공 형태 SaaS / On-prem
인허가 SaMD Class II(DS)
운영 Hybrid Edge-Cloud

Concept Illustration

Home · Ventilation · Monitoring · Safety · AI

Vector (SVG)
Monitoring Home AI Monitoring Device

미충족 의료수요 (Unmet Needs)

문제 영역 구체적 내용 심각도
의료 접근성 소아 응급실 수도권 편중 · 1·2차 병원 진료 거부 사례 · 구급차 이용 시 고비용 매우 심각
모니터링 공백 월 1회 방문 중심 재택의료 · 야간·휴일 대응 불가 · 보호자 판단 의존
기기 한계 기계적 오류 중심 감지 · 저산소증/환기저하 조기 감지 한계 · 통합 위험도 평가 부재 매우 심각
보호자 부담 24시간 상시 돌봄 · 수면/개인시간 부족 · 불안 및 의사결정 부담 매우 심각

임상 근거(요약)

  • 재택의료 시범사업 결과: 응급실·입원 50% 감소 (세브란스 데이터)
  • 중증 소아 환자 연평균 증가율: 2.71% ↑ (2011–2021)
  • 가정용 인공호흡기 처방: 지속적 상승 추세

결론

“수요 증가”와 “실시간 대응 체계 부재” 사이의 격차가 확대되고 있습니다.
본 서비스는 재택 환경에서 실시간 감시–분류–중재–피드백을 연결하여 의료 공백을 구조적으로 보완합니다.

사용자(페르소나)와 기대 효과

각 사용자군이 “무엇을 보고, 어떤 결정을 내리는지” 기준으로 UX를 설계합니다.

보호자

불안 감소 · 행동 가이드 제공 · “언제 병원에 연락해야 하는지” 명확화

  • Level별 조치(흡인/체위/산소/내원) 가이드
  • 센서 미착용·회로 이탈 즉시 알림
  • Q&A: 출처 명시형 안내(환각 최소화)

재택의료팀

우선순위 기반 케이스 관리 · 알람 피로 감소 · 개입 타이밍 최적화

  • Triage Level 1–3 자동 분류 + 에스컬레이션
  • 반복 알람(회로 분리/TV 저하) 패턴 분석
  • 24–72h 피드백으로 중재 효과 추적

의료진

임상 근거 기반 의사결정 지원 · 책임성(로그/가드레일) 확보

  • 위험점수/근거/추세를 한 화면에서 확인
  • Level 3 자동 호출(옵트아웃 불가)로 HITL 강제
  • SaMD 대응: 감사로그/RBAC/품질문서 연계

Agentic AI 솔루션 구조

Rule + ML + RAG + Guardrail을 결합한 폐쇄루프(Closed-loop) 운영 구조입니다.

임상(Clinical): CTAS 기반 Triage · Human-in-the-loop 기술(Tech): Rule+LSTM · RAG · Guardrail · Edge-Cloud 인허가(Regulatory): SaMD II(DS) · GMP · Audit/RBAC
Diagram ① Multi-Agent Closed-loop A0–A5 Orchestration
임상 CTAS 기반 분류 · HITL 기술 Rule+LSTM · RAG · Guardrail 인허가 SaMD II · GMP · Audit/RBAC A0 Orchestrator event · state · SLA A1 Monitoring Rule + LSTM A2 Triage L1/L2/L3 A3 Q&A RAG · cited A4 Intervention step guide A5 Feedback 24–72h loop Guardrail input→RAG→output . Signals Risk Level Guidance Closed-loop update

A1 Monitoring

입력(초단위): SpO₂, HR, TV, PIP, MV, FiO₂, PEEP, RR
출력: 이상 이벤트 + 위험점수(0–100)
목표: False alarm < 5회/일

A2 Triage

3단계 분류: Level 1(관찰) / Level 2(외래) / Level 3(즉시 ER + 자동 알림)
기준: 소아 CTAS 기반 재구성(프로토콜화)

A4/A5

중재: 단계별 행동 가이드 자동 생성
피드백: 24–72h 추적, 위험점수 재조정, 전략 개선(Closed-loop)

Hybrid Edge–Cloud 아키텍처 (SLA 대응)

Critical Event는 Edge에서 즉시 분기하고, Cloud에서 고정밀 분석을 병렬 수행합니다.

SLA 5초 목표 Fail-safe
Diagram ② Hybrid Edge–Cloud Low-latency + High-fidelity
Home Signals Ventilator + SpO₂ + HR TV · MV · RR · PIP · … stream / telemetry Edge (Local) ONNX lightweight model Critical event branching SLA: alert < 5s SMS / Push (local) Cloud (High-fidelity) Rule + LSTM + RAG (cited) Triage · Guidance · Logging Case review + clinician workflow Audit / RBAC / PHI controls fast path deep analysis

Single Point of Failure 대응: Multi-Signal Redundancy

SpO₂ 단일 의존을 제거하고, 다중 신호 + Degraded Mode로 안전성을 강화합니다.

Diagram ③ Multi-Signal Redundancy SpO₂ failure → safe degraded operation
Primary SpO₂ (pulse oximetry) single point risk Redundant Signals Ventilator patterns Breath sound (CNN) Video cyanosis (CV) HR / RR / MV / TV Auto-PEEP / DynR / DynC sensor wear detection Degraded Mode safe triage with re-attachment prompt risk-aware alerts Failure detected → shift to redundant signals

데이터셋 구축 · 성능 목표 · 인허가 전략

연구계획서/IR/기술백서 관점을 한 화면에서 연결(데이터→모델→임상효과→인허가)합니다.

데이터셋 구축

  • 2025(후향적): 60명 × 24개월 / 상담 5,760건 / KDB 100건
  • 2026(전향적): 40명 × 6개월 / PRO 일 1건 / 의료진 피드백
  • 2027–2028: 다기관 실증 / 월간 Trajectory Fine-tuning

성능 목표(KPI)

  • 민감도: 2차 ≥80% → 3차 ≥90% → 4차 ≥90%
  • AUROC: 2차 ≥0.80 → 3차 ≥0.83 → 4차 ≥0.85
  • SUS: 2차 ≥75 → 3차 ≥80 → 4차 ≥85
  • 임상효과: 4차 응급실 50%↓

인허가/상용화

  • SaMD Class II(Decision Support)
  • 2차: GMP 구축 + 품목허가 신청
  • 3차: GMP 적합 + 품목인증
  • 4차: SaaS/On-prem 상용화
설계 원칙: 결측·품질 플래그, 원시 알람 로그(시각/지속/해결 여부), 개인 기준선 기반 추세 감지 등 “재현 가능”한 운영을 전제로 합니다.

Critical Issues & 전략적 대응

리스크를 “명시”하고, 시스템 레벨에서 “완화 구조”로 설계합니다.

Issue 1 SpO₂ Single Point of Failure

  • Degraded Mode(2단계 Triage)
  • 호흡음 분석(CNN Spectrogram)
  • 압력 패턴 기반 저산소 간접 추정
  • 보호자 영상 기반 청색증 탐지(CV)
  • 센서 미착용 감지 + 재부착 유도

Issue 2 실시간 처리 지연

목표 SLA: SpO₂ <85% 감지 후 5초 이내 알림

  • Edge ONNX 경량 모델 1차 분기
  • Cloud LLM/분석 병렬 호출
  • Critical Event는 로컬 SMS/앱 푸시 즉시 전송

Issue 3 보호자 과의존 리스크 (Human-in-the-loop 강제)

자동 호출(옵트아웃 불가)

Level 3 발생 시 의료진 자동 호출 및 기록 생성

에스컬레이션

72시간 내 미확인 시 자동 에스컬레이션 + 케이스 리뷰

UI 안전 설계

“의료진 상담 필요” 시각적 강조 + 반복 고위험 자동 플래그

면책: 본 페이지는 정보 제공 목적이며 의료 조언/진단이 아닙니다. 임계값 및 중재 기준은 담당 의료진과 협의하여 설정해야 합니다.

Next Step

심사/투자 관점에서 필요한 연결고리를 한 페이지로 제시했습니다. 상세 문서를 링크로 연결해 운영하세요.

바로 연결할 문서(권장)

  • 상세 지표 정의서(단위/계산/결측 규칙)
  • Triage 프로토콜(레벨/알림/에스컬레이션)
  • SaMD 문서 패키지(검증·품질·감사 로그)
  • 실증 계획(후향/전향/다기관) + KPI 평가 설계

CTA

아래 링크는 실제 경로로 교체해 사용하세요.

대시보드/지표 테이블 보기 기술백서(PDF) 실증/연동 문의

운영 팁 심사위원용은 “임상효과·안전성·인허가” 문구를 강조하고, 투자자용은 “시장·비용절감·확장성” 문구를 CTA 아래 2–3줄로 분기하면 설득력이 더 올라갑니다.

보안/권한(요약): RBAC 기반 접근 통제, 감사 로그, PHI 최소화 원칙을 전제로 설계합니다(기관 정책에 맞춰 세부 적용).