01
흩어진 정보를 하나로
기기 측정값, 영상 평가와 돌봄 기록을 이용자별 타임라인으로 연결합니다.
← TwinCare.ai 공간으로한 사람을 이해하는,
TWINCARE.AI / PERSONAL HEALTH TWIN
한 사람을 이해하는,
연결된 지능.
생활·돌봄·영상·검사 데이터를 잇는 개인별 디지털 트윈. 상태의 이해에서 예방 중심의 건강관리까지.
04 / THE INTELLIGENCE OF CARE
현실의 나와,
가상공간의 AI가 만나는 곳.
데이터 속 한 사람을 입체적으로 이해하는 Personal Health Twin.
TwinCare.ai는 측정과 기록을 연결해, 예방 중심의 돌봄으로 나아갑니다.
TwinCare.aiPERSONAL HEALTH TWIN
기기·생활 데이터
영상·평가 기록
돌봄·건강 기록
한 사람을 중심으로, 끊김 없이 연결
02
AI가 변화를 이해하도록
최근 상태의 요약, 이전 기록과의 변화 분석, 확인이 필요한 정보의 정리를 지원하는 AI를 개발합니다.
03
담당자의 다음 돌봄으로
AI 요약과 기록 초안을 담당자가 검토하고, 역할과 권한에 맞춰 업무와 정보 공유로 이어가는 흐름을 설계합니다.
TwinCare.ai · CARE INTELLIGENCE
서비스 구상 예시AI SUMMARY / 개발 방향
담당자 검토여러 기록을 읽고, 필요한 맥락을 함께.
매트리스 사용이력, 영상 평가 기록과 돌봄 메모를 모아 담당자가 확인할 상태 요약을 제시하는 흐름입니다.
기기 사용이력영상 평가돌봄 메모
AI 서비스의 설명용 예시입니다. 실시간 AI 분석 또는 실제 이용자 데이터가 아닙니다.
A PERSONAL TWIN, CONTINUOUSLY UPDATED
지금의 상태를 담고,
다음의 돌봄을 생각하는 AI.
한 번의 측정으로 끝나는 기록이 아니라, 시간에 따라 갱신되는 개인별 건강 맥락을 만듭니다.
침상·센서피부·상처 영상생활·돌봄건강·검사
나의 상태 갱신
다양한 데이터를 이용자별로 연결하고 시점과 출처를 함께 남기는 디지털 트윈을 지향합니다.
AI의 이해와 변화 분석
상태 요약과 시간에 따른 비교로 담당자가 확인할 맥락과 근거를 정리합니다.
예방 계획·돌봄 연결
검증된 예측 기능을 단계적으로 확대하고, 담당자의 검토를 거쳐 관리 우선순위와 다음 돌봄으로 연결합니다.
다시 살피고, 다시 이해
돌봄 이후의 변화와 새로운 기록을 함께 살피며 개인별 상태 이해를 이어갑니다.
원본과 근거 연결AI 추정과 최종 평가 구분동의·권한에 맞는 활용
서비스 기반기관·병상·이용자·장비 관리와 측정 데이터 연결
AI 고도화 방향요약·변화 분석·기록 초안 → 검증 기반 위험 예측
ROLE-BASED CONNECTION
같은 사람을,
각자의 역할에서 함께.
기관 관리자
기관·병동·병상과 이용자, 장비 배정을 한 흐름으로 관리합니다.
기관 구조이용자 등록장비 배정
의료진·돌봄 담당자
개인별 측정 추이와 영상 평가, 기록을 함께 확인하고 다음 돌봄을 검토합니다.
측정 추이영상 평가돌봄 기록
이용자·보호자
동의와 권한에 따라 공유되는 건강·돌봄 정보를 확인하는 방향으로 확장합니다.
공유 범위상태 이해돌봄 연결
기본 관리·데이터 연결 흐름을 바탕으로 AI 지원과 역할별 정보 공유를 고도화합니다. 실제 제공 범위는 서비스 버전에 따라 달라집니다.
THE NEXT CHAPTER
상태 갱신에서,
예방 중심의 관리까지.
상태 갱신 → 분석·예측 → 예방계획·개입 → 재평가의 순환을 목표로 합니다. 예측 기능은 데이터와 검증 근거를 축적하며 단계적으로 확대합니다.
동의에 기반한 에이전트 연결
개인 에이전트와 외부 서비스가 허용된 범위의 측정값·상태·돌봄 기록을 조회하고 요약할 수 있는 연결 구조를 구상합니다.
개발·확장 방향LET’S CONNECT
TwinCare.ai의 연결을 함께 설계합니다.
기관 도입, 기기 데이터와 AI 서비스 연동을 상담해 주세요.