- 본 이전기술은 병원이 아닌 환경에서 사용자가 특정 질환(궤양성 대장염)의 위험도를 확인하고 사용자가 알아보기 쉽게 설명가능한 형태로 리포트를 생성하는 기술을 포함함.
- 본 이전기술은 궤양성 대장염 진단 모델을 제외한 진단 UI/UX, 진단 결과 관리 및 리포트 생성을 위한 LLM 모델까지 포함함.
- 본 이전기술은 궤양성 대장염 진단모델 외에도 다른 질환 진단 모델 탑재 시에도 동작할 수 있는 구조로 설계되어 확장이 용이함.
ㅇ 비(非)병원 환경에서의 자가 대변 모니터링 수요 증가
- 궤양성 대장염(UC) 환자는 지속적 모니터링이 필수적이나 병원 기반 검사는 빈도·접근성·비용 측면에서 제약이 많음.. 본 기술은 변좌에 설치된 온디바이스 AI 장치를 이용하여 일상생활 중 자연스럽게 대변 상태를 분석할 수 있는 기술로, 의료기관 방문 없이 초기 징후를 조기 파악할 수 있다는 점에서 활용 필요성이 높음.
ㅇ 온디바이스 기반 AI 진단 기술의 수요 증가
- 본 기술은 인터넷 없이 실행되므로, 개인 정보가 외부로 유출되지 않으며,민감정보(대변 이미지 등) 처리에 있어 보안성·프라이버시 측면에서 기존 클라우드 기반 서비스 대비 높은 우수성을 가짐.
ㅇ LLM 기반 자연어 리포트를 활용한 사용자 이해도 제고.
- 기존 진단모델은 수치 기반 출력만 제공하여 일반 사용자의 이해가 어려운 경우가 많음
- 본 기술은 LLM을 활용하여 진단 결과를 일반 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 설명 리포트로 자동 변환할 수 있어 의료진 방문 전 자가 판단을 돕는 데 유용하다고 볼 수 있음.
ㅇ 확장 가능성: 노년층·만성질환자 건강 모니터링 서비스 기반 확보.
- 대변 이미지를 활용한 온디바이스AI 분석 기술 외에도 적용되는 모델에 따라 다양한 질환 모니터링으로 확장 가능함.. 이는 고령화 시대에 증가하는 노인 케어·만성질환 관리·홈 헬스케어 산업에서 직접 활용 가능하며 기술이전에 높은 필요성이 요구된다고 사료됨.
- 본 기술은 모든 분석(AI 추론·LLM 리포트 생성 포함)을 로컬 장치에서 수행하며 외부 서버 전송이 없음.
- 대변 영상, 특징 정보, 리포트 등 민감한 데이터가 장치 내부에서만 처리·보관되므로 개인정보보호 수준이 기존 클라우드 기반 제품 대비 월등히 높음.
- Raspberry Pi 5 등 저전력 디바이스에서도 모델이 구동되도록 최적화되어 있어,서버 구축 비용·클라우드 운영 대비 비용이 낮음.
- 현장에서 즉시 설치 사용이 가능하므로 의료기관·요양시설·가정용 모두 적용 가능함.
- AI 모델의 기술적 출력(메타데이터, 확률값)을 LLM이 자연어로 이해하기 쉬운 리포트 형태로 생성하여, 의료 전문가가 아닌 일반 사용자도 결과를 직관적으로 이해할 수 있음.
ㅇ 기술이전 내용
- 온디바이스AI 기반 궤양성 대장염 진단 및 리포팅 기술
ㅇ 기술이전 범위
- 온디바이스AI 기반 궤양성 대장염 진단 및 리포팅 기술 요구사항 정의서
- 온디바이스AI 기반 궤양성 대장염 진단 및 리포팅 기술 시험절차 및 결과서
- 온디바이스AI 기반 궤양성 대장염 진단 및 리포팅 기술 프로그램(소스코드)
ㅇ 병원 외 환경에서의 경증·만성질환 관리 체계 구축
ㅇ 댁내 모니터링을 통한 의료진의 모니터링 부담 감소 및 진료 효율 개선
ㅇ 헬스케어 규제 대응·임상데이터 수집에 활용
ㅇ 스마트케어·스마트시티와 연계한 공공·지자체 사업 가능