NADIA-ANE(나디아앤)

NADIA-ANE는 병원의 분산된 EMR·CDW 데이터에 하나의 '의미'를 부여하는 AI-Native EMR·데이터 표준 플랫폼입니다. EMR·CDW·진료과별 시스템이 따로 존재하고 AI가 그대로 읽을 수 있는 표준 의미 계층이 없는 의료 현장의 근본 문제를 해결하기 위해, 기존 시스템의 스키마 교체 없이 그 위에 FHIR·CDM 기반 표준 의미 계층(KR-Core·KR-CDI 완벽 지원)을 자동 생성합니다. 이 위에서 AI 에이전트가 즉시 동작하므로 단기간 내 AI 도입이 가능합니다.

핵심 기술은 세계 최초의 '병원 EHR 스키마 비종속형' 온보딩입니다. 모든 병원이 공유하는 공통 임상 지식베이스(Tier 1: FHIR R5·OMOP CDM·KCD-8·ATC·RxNorm, 145개 entity types), 병원별 자동 생성 계층(Tier 2: 재학습 0건), 엔지니어 수동 보정(Tier 3)의 3계층 지식 구조로 병원마다 다른 스키마를 재학습 없이 흡수합니다. 핵심 엔진인 NADIA-SL-Engine은 tables.json과 SQLite만으로 병원별 시맨틱 레이어를 수시간 내 생성해, 6개월~수년 걸리던 온보딩을 단기간으로 단축하고 '한 번 구축, 모든 병원 적용'을 실현합니다.

성능은 국제 벤치마크로 검증되었습니다. 의료 자연어→SQL 변환의 국제 표준 벤치마크인 EHRSQL 2024에서 RS@10 84.78%로 세계 1위(SOTA)를 기록했으며, RS@0 89.08%로 동시 SOTA를 달성했습니다. 자연어 질의는 의료 NER → 스키마 랭킹 → SQL 생성 → 실행 검증 → 안전 응답의 6단계 파이프라인으로 처리되며, 답할 수 없는 질문은 추측하지 않고 거부하는 Safe Abstention 구조로 범용 LLM의 환각 위험을 구조적으로 차단합니다. 안전응답 오류율(W_fp)은 0.43%(5/1,163)에 불과합니다.

NADIA-ANE는 병원 HIS·EMR과 연동해 임상 보고서를 생성하는 검증된 데이터 파이프라인을 갖추고 있으며, ALLM.H 파운데이션 모델과 결합해 Method–Foundation Model–Semantic Layer–Application 4계층이 통합된 인공지능 병원 구축의 풀스택 백본을 이룹니다. 병원 종속적 일회성 '용역'을 재사용 가능한 표준화된 '제품'으로 전환하는 것이 NADIA-ANE의 존재 이유입니다.