비침습적 분석 (Non-invasive Analysis)
별도의 채변 과정이나 내시경 검사 없이 스마트폰으로 대변을 촬영하여 간편하게 분석할 수 있습니다.
SOLUTIONS
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일상의 간편한 사진 촬영으로 시작하는 새로운 장 건강관리
에이아이씨유의 AI 기반 대변 이미지 분석 기술은 스마트폰으로 촬영한 대변 이미지를 인공지능으로 분석하여 대변의 시각적 특성과 대장 건강 상태에 대한 정보를 제공합니다.
별도의 검체 채취나 침습적인 검사 없이 이미지를 분석하며, 임상 데이터 기반의 AI 기술을 활용하여 개인별 건강 상태 확인과 지속적인 건강관리를 지원합니다.
별도의 채변 과정이나 내시경 검사 없이 스마트폰으로 대변을 촬영하여 간편하게 분석할 수 있습니다.
인공지능 영상 분석 기술을 활용하여 대변의 형태, 색상, 질감 등 시각적 특성을 분석하고 관련 정보를 제공합니다.
대장내시경 평가 정보를 포함한 임상 데이터를 기반으로 AI 분석 기술을 개발하고, 내시경적 질병 활성도와의 연관성을 평가합니다.
분석 결과와 누적 기록을 활용하여 개인별 상태 변화를 확인하고 지속적인 건강관리 및 임상 모니터링을 지원합니다.
일상 속 AI 기반 대변·식단 분석을 통한 개인 맞춤형 장 건강관리 서비스
StoolCare는 스마트폰으로 촬영한 대변 및 음식 이미지를 AI로 분석하고, 기록 확인을 통합하여 일상 속 장 건강을 관리할 수 있는 디지털 헬스케어 서비스입니다.
스마트폰으로 변기 내 대변을 촬영하면 AI가 대변의 시각적 특징을 분석합니다.
음식 사진을 촬영하거나 입력하면 AI가 음식의 종류와 구성요소를 인식하고 식단 분석 결과를 제공합니다.
누적된 대변 및 식단 분석 기록을 통해 개인별 건강 상태를 지속적으로 확인할 수 있습니다.
무료 체험을 통해 핵심 기능을 경험할 수 있으며, 사용 목적과 이용량에 따라 Lite 및 Premium 구독 요금제를 선택할 수 있습니다.
AI 기반 내시경적 질병 활성도 분석 및 의료진의 임상 모니터링 솔루션
Fecal Scanner-M은 염증성 장질환 환자의 대변 이미지를 AI로 분석하여 비침습적으로 내시경적 질병 활성도를 평가하도록 개발된 임상시험용 솔루션입니다.
스마트폰 앱을 통한 환자의 대변 이미지 분석검사 기록을 의료진용 웹 기반 모니터링 시스템을 연계하여, 임상시험 대상자의 검사 기록 관리와 의료진의 상태 확인을 지원합니다.
스마트폰으로 촬영한 대변 이미지를 인공지능으로 분석하여 내시경적 질병 활성도에 대한 이진분류 결과를 제공합니다.
대상자가 수행한 대변 이미지 분석 결과를 날짜별로 기록하여 확인할 수 있습니다.
임상시험 대상자의 앱 분석 기록을 의료진용 웹 시스템과 연동하여 체계적인 임상 모니터링을 지원합니다.
반복적으로 수집된 대변 이미지 분석 결과를 활용하여 의료진이 대상자의 상태를 지속적으로 확인하고, 개인별 상태에 따른 임상적 관리를 지원할 수 있습니다.
| 구분 | StoolCare | Fecal Scanner-M |
|---|---|---|
| 주요 목적 | 일상적 장 건강관리 | 임상시험 및 질병 활성도 평가 |
| 주요 사용자 | 일반 사용자 | 임상시험 대상자·의료진 |
| 대변 이미지 분석 | 시각적 특징 분석 및 점수 | 활성·비활성 상태 분류 |
| 식단 분석 | 음식 인식 및 FODMAP 분석 | 미제공 |
| 검사 기록 | 주간·월간 분석 추이 | 월간 캘린더 및 검사 이력 |
| 의료진 웹 연동 | 미제공 | 제공 |
| 서비스 방식 | 무료 체험·유료 구독 | 임상시험용 |
Lee, Jung Won, et al. "Deep learning model using stool pictures for predicting endoscopic mucosal inflammation in patients with ulcerative colitis." The American Journal of Gastroenterology 120.1 (2024): 213.
E S Kim, J W Lee, S K Kim, H S Lee, Y J Lee, J Kim, K O Kim, B I Jang, E Y Kim, Y J Jung, S K Park, D I Park, D Woo, S Jeong, IBD Research Group of KASID, P290 Development of an artificial intelligence model using stool pictures for predicting endoscopic mucosal inflammation in patients with Ulcerative Colitis; KASID multicenter study, Journal of Crohn's and Colitis, Volume 17, Issue Supplement_1, February 2023, Pages i435–i436,
https://doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjac190.0420짧은 보행 영상에서 시작하는 보행 상태 확인
에이아이씨유는 카메라로 촬영한 3~5초의 보행 영상을 비전 AI로 분석하여 보행 특성을 정량화합니다. 별도의 착용 센서나 마커 없이 보행 속도, 보폭, 균형 등 움직임의 특징을 확인할 수 있습니다.
웰니스 게이트 스캐너는 모바일·태블릿·키오스크 형태의 헬스케어 기기입니다. 20개 보행변수와 보행 특성에 관한 정보를 제공하여 일상 속 보행 상태 확인과 건강관리를 돕습니다.
게이트스캐너-M과 게이트스캐너-K는 의료진에게 12개 보행변수 모니터링 정보를 제공하는 보행분석 의료기기입니다.
20개 보행변수로 살펴보는 나의 걷기 습관
웰니스 게이트 스캐너는 의료기기와 동일한 성능의 비전 AI로 분석하는 헬스케어 기기입니다. 20개의 보행변수 모니터링 정보와 보행 특성을 제공하여, 사용자가 자신의 보행 상태를 이해하고 일상적인 건강관리에 참고할 수 있도록 돕습니다.
모바일 환경에서 3~5초의 보행 영상을 분석하고, 20개 보행변수와 보행 특성을 일상 건강관리 참고 정보로 확인합니다.
태블릿 환경에서 3~5초의 보행 영상을 분석하고, 20개 보행변수와 보행 특성을 일상 건강관리 참고 정보로 확인합니다.
키오스크에서 3~5초의 보행 영상을 분석하고, 20개 보행변수와 보행 특성을 일상 건강관리 참고 정보로 확인합니다.
카메라 앞에서 짧게 걷는 영상으로 보행 특성을 확인합니다.
보행 속도, 보폭, 균형 등 다양한 움직임의 특징을 수치로 제공합니다.
측정 결과를 바탕으로 자신의 걷기 습관과 보행 특성을 살펴볼 수 있습니다.
일상적인 보행 상태 확인과 건강관리를 목적으로 사용하는 비의료기기입니다.
카메라 앞에서 3~5초 동안 걷습니다.
비전 AI가 영상 속 보행 특성을 분석합니다.
20개 보행변수와 보행 정보를 건강관리 참고 자료로 확인합니다.
20개 보행변수 중 보행 상태를 이해하는 데 활용되는 정보의 예시입니다.
걷는 빠르기를 수치로 확인합니다.
걸음의 길이와 보행 패턴을 확인합니다.
좌우 보행의 균형과 움직임의 특징을 확인합니다.
모바일·태블릿에서 확인하는 12개 보행변수
게이트스캐너-M은 모바일·태블릿 환경에서 사용하는 보행분석 의료기기입니다. 3~5초의 보행 영상을 비전 AI로 분석하여 눈으로 구별하기 어려운 미세한 보행 변화를 살펴보고, 의료진에게 12개의 보행변수 모니터링 정보를 제공합니다.
모바일·태블릿 화면에서 보행 분석 정보와 결과를 확인할 수 있습니다.
3~5초의 보행 영상에서 보폭, 속도, 균형 등 보행 특성을 수치화합니다.
분석 결과 화면을 통해 개별 보행변수와 반복 측정에 따른 변화를 살펴볼 수 있습니다.
수치화된 보행 정보를 의료진이 확인하고 보행 상태 평가에 참고할 수 있도록 제공합니다.
3~5초의 보행 영상을 촬영합니다.
모바일·태블릿 화면에서 12개 보행변수 정보를 확인합니다.
의료진이 분석 결과와 변화 추이를 모니터링에 활용합니다.
키오스크에서 확인하는 12개 보행변수 모니터링 정보
게이트스캐너-K는 키오스크 형태의 보행분석 의료기기입니다. 3~5초의 보행 영상을 비전 AI로 분석하여 눈으로 구별하기 어려운 미세한 보행 변화를 살펴보고, 의료진에게 12개의 보행변수 모니터링 정보를 제공합니다.
설치된 키오스크를 중심으로 보행 영상을 촬영하고 분석 결과를 확인합니다.
3~5초의 보행 영상에서 보폭, 속도, 균형 등 보행 특성을 수치화합니다.
키오스크의 분석 결과 화면에서 보행 상태와 세부 측정 정보를 살펴볼 수 있습니다.
의료진이 현장에서 보행 분석 정보를 확인하고 보행 상태 평가에 참고할 수 있도록 돕습니다.
키오스크 안내에 따라 3~5초 동안 걷습니다.
키오스크에서 보행 분석 결과와 12개 보행변수 정보를 확인합니다.
의료진이 결과를 보행 상태 평가와 모니터링에 참고합니다.
| 구분 | 웰니스 게이트 스캐너 | 모바일/태블릿형(게이트스캐너-M) | 키오스크형 (게이트스캐너-K) |
|---|---|---|---|
| 기기 구분 | 헬스케어 기기 · 비의료기기 | 의료기기 | 의료기기 |
| 사용 목적 | 일상 보행 상태 확인 및 건강관리 참고 | 의료진의 보행 상태 평가 및 모니터링 참고 | 의료진의 보행 상태 평가 및 모니터링 참고 |
| 제공 보행변수 | 20개 | 12개 | 12개 |
| 제품 형태 | 모바일 / 태블릿 / 키오스크 | 모바일·태블릿 | 키오스크 |
| 입력 영상 | 3~5초 보행 영상 | 3~5초 보행 영상 | 3~5초 보행 영상 |
| 주요 제공 정보 | 보행변수 및 보행 특성 정보 | 12개 보행변수 모니터링 및 분석 결과 | 12개 보행변수 모니터링 및 분석 결과 |
| 활용 주체 | 일상 건강관리를 위한 사용자 | 의료진 | 의료진 |
병원 복도에서 시작하는 능동형 환자 안전관리
에이아이씨유의 AI 케어 로봇은 병원과 같은 실내 환경에서 자율주행으로 이동하며 보행 분석과 낙상 감지 서비스를 제공하는 헬스케어 자율주행 로봇입니다.
사람과 장애물이 뒤섞인 복잡한 환경에서도 안전하게 주행하고, 카메라만으로 보행을 분석하며, 넘어짐이 발생하면 위치 정보와 함께 즉시 알립니다. 현재 국책과제와 연계해 연구개발을 진행하고 있습니다.
병원 내 사람과 장애물을 실시간으로 인식하고, 최적 경로를 계속 갱신하며 스스로 이동합니다.
별도 장비나 마커 없이 카메라만으로 3~5초의 짧은 보행을 분석합니다.
넘어짐을 즉시 인식하고 발생 위치와 함께 의료진에게 알립니다.
고정형 장비와 달리 스스로 순회하며 사각지대 없이 주변을 살핍니다.
사람, 휠체어, 카트 등이 함께 움직이는 병원 복도에서도 안전하고 효율적으로 이동합니다.
간단한 요청만으로 누구나 보행 분석을 받고 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
넘어짐을 즉시 감지하고 위치 정보와 함께 알려 초기 대응 시간을 줄입니다.
MPPI(Model Predictive Path Integral)와 VO(Velocity Obstacle) 기법을 결합해 사람이 계속 움직이는 환경에서도 안정적인 자율주행을 구현합니다.
프로토타입 개발 및 실증 연구 진행 중
본 제품은 연구개발 중인 프로토타입으로, 사양과 기능은 개발 과정에서 변경될 수 있습니다.