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Product Overview
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WellCare AI_AI 노인요양 통합건강관리 플랫폼
Product Description
돌봄의 기준을 데이터로 바꿉니다.
웰케어 AI는 요양기관을 위한 예측형 통합건강관리 플랫폼입니다. 별도의 웨어러블이나 계측 하드웨어를 도입하지 않고, 현장에서 이미 수행하고 있는 하루 5분의 활력징후 기록만으로 작동합니다. 어르신 한 분 한 분의 '평소'를 학습해 오늘의 이상을 찾아내는 것이 이 제품의 핵심입니다.
왜 필요한가
요양 현장의 건강 판정은 대부분 전체 인구를 기준으로 한 임상 절대기준 하나에 의존합니다. 그러나 어르신마다 평소 혈압과 맥박의 범위는 크게 다릅니다. 같은 수축기 150mmHg라도 어떤 분에게는 일상적인 수치이고, 어떤 분에게는 명백한 경고 신호입니다. 절대기준만으로 판정하면 개인의 변화는 놓치고, 반대로 임계값을 낮추면 알림이 폭증해 현장이 알림을 신뢰하지 않게 됩니다. 웰케어 AI는 이 두 문제를 함께 풀기 위해 설계됐습니다.
핵심 기능
1. 개인 기준선 산출 — '내 몸의 기준으로'
어르신별 측정 이력에서 IQR(사분위 범위) 기반 정상범위를 산출해, 전체 평균이 아닌 본인의 평소와 비교합니다. 독립 재현 검증에서 167명 × 4개 항목 전원이 오차 0.0으로 일치했습니다.
2. 이중 판정 — '적게, 정확하게'
개인 기준선과 임상 절대기준을 함께 보는 이중 판정 구조입니다. 실증 데이터 기반 시뮬레이션 결과, 위기 포착률은 15%에서 99.3%로 높아지고 일평균 알림은 2.42건에서 1.20건으로 줄었습니다. 더 많이 잡으면서 덜 울리는 구조입니다.
3. 개인별 딥러닝 예측 — '내일을 미리 본다'
어르신별 GRU 예측모델을 주 단위로 자동 재학습합니다. 중앙 MAPE 6.81%, 오차 15% 이내 비율 96.2%, 혈압·맥박 항목에서 60~71%의 승률을 기록했습니다.
4. 4등급 알림 체계 — '이상을 넷으로 나눕니다'
'평소와 다른 것'과 '위험한 것'은 다른 질문이라는 관점에서 알림을 네 단계로 분리했습니다.
검증된 운영 실적
하드웨어 투자 없이 기존 기록 절차만으로 시작할 수 있어 초기 도입 장벽이 낮습니다. 알림 총량을 줄이면서 위기 포착률을 높이므로 종사자의 알림 피로도가 낮아지고, 이상 발생 시 촉탁의·보호자 연락까지의 대응 체계가 표준화됩니다.
적용 대상
주야간보호센터(데이케어센터), 노인요양시설, 재가 방문요양기관, 실버타운, 지자체 돌봄 사업.
확장 계획
다음 무대는 일본입니다. 개호테크 시장의 「견수리(시설)」 영역에 대응하며, 현지에서 아직 점유되지 않은 '예측 알림' 영역을 제품화해 진입할 계획입니다.
※ 근거: 서울데이케어센터 971일 실증(어르신 232명 · 관측치 184,736개). 경보 재설계 관련 수치는 실증 데이터 기반 시뮬레이션 결과입니다.
웰케어 AI는 요양기관을 위한 예측형 통합건강관리 플랫폼입니다. 별도의 웨어러블이나 계측 하드웨어를 도입하지 않고, 현장에서 이미 수행하고 있는 하루 5분의 활력징후 기록만으로 작동합니다. 어르신 한 분 한 분의 '평소'를 학습해 오늘의 이상을 찾아내는 것이 이 제품의 핵심입니다.
왜 필요한가
요양 현장의 건강 판정은 대부분 전체 인구를 기준으로 한 임상 절대기준 하나에 의존합니다. 그러나 어르신마다 평소 혈압과 맥박의 범위는 크게 다릅니다. 같은 수축기 150mmHg라도 어떤 분에게는 일상적인 수치이고, 어떤 분에게는 명백한 경고 신호입니다. 절대기준만으로 판정하면 개인의 변화는 놓치고, 반대로 임계값을 낮추면 알림이 폭증해 현장이 알림을 신뢰하지 않게 됩니다. 웰케어 AI는 이 두 문제를 함께 풀기 위해 설계됐습니다.
핵심 기능
1. 개인 기준선 산출 — '내 몸의 기준으로'
어르신별 측정 이력에서 IQR(사분위 범위) 기반 정상범위를 산출해, 전체 평균이 아닌 본인의 평소와 비교합니다. 독립 재현 검증에서 167명 × 4개 항목 전원이 오차 0.0으로 일치했습니다.
2. 이중 판정 — '적게, 정확하게'
개인 기준선과 임상 절대기준을 함께 보는 이중 판정 구조입니다. 실증 데이터 기반 시뮬레이션 결과, 위기 포착률은 15%에서 99.3%로 높아지고 일평균 알림은 2.42건에서 1.20건으로 줄었습니다. 더 많이 잡으면서 덜 울리는 구조입니다.
3. 개인별 딥러닝 예측 — '내일을 미리 본다'
어르신별 GRU 예측모델을 주 단위로 자동 재학습합니다. 중앙 MAPE 6.81%, 오차 15% 이내 비율 96.2%, 혈압·맥박 항목에서 60~71%의 승률을 기록했습니다.
4. 4등급 알림 체계 — '이상을 넷으로 나눕니다'
'평소와 다른 것'과 '위험한 것'은 다른 질문이라는 관점에서 알림을 네 단계로 분리했습니다.
| 알림 등급 | 판정 기준 | 일평균 | 현장 대응 |
| 임상 위험 | 수축기 ≥180 또는 <90 mmHg | 0.50건 | 즉시 재측정 · 촉탁의 연락 |
| 임상 주의 | 수축기 160~179 mmHg | 0.88건 | 당일 재측정 · 기록 |
| 기준선 이탈 | 개인 IQR 이탈 & 임상 정상 | 0.17건 | 추이 관찰 |
| 임상 관찰 | 수축기 140~159 mmHg | 7.04건 | 주간 집계 보고 |
검증된 운영 실적
- 971일 무중단 운영 실증 (서울데이케어센터)
- 232명 실증 대상 어르신, 활력징후 결측 0건
- 184,736건 누적 관측치, 자동 판정 42,587건
- 576개 개인별 예측모델, 주간 자동 재학습
하드웨어 투자 없이 기존 기록 절차만으로 시작할 수 있어 초기 도입 장벽이 낮습니다. 알림 총량을 줄이면서 위기 포착률을 높이므로 종사자의 알림 피로도가 낮아지고, 이상 발생 시 촉탁의·보호자 연락까지의 대응 체계가 표준화됩니다.
적용 대상
주야간보호센터(데이케어센터), 노인요양시설, 재가 방문요양기관, 실버타운, 지자체 돌봄 사업.
확장 계획
다음 무대는 일본입니다. 개호테크 시장의 「견수리(시설)」 영역에 대응하며, 현지에서 아직 점유되지 않은 '예측 알림' 영역을 제품화해 진입할 계획입니다.
※ 근거: 서울데이케어센터 971일 실증(어르신 232명 · 관측치 184,736개). 경보 재설계 관련 수치는 실증 데이터 기반 시뮬레이션 결과입니다.
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