심부전은 퇴원한 뒤에도 체중과 증상, 복약을 매일 살펴야 하는 질환입니다. 작은 변화를 일찍 알아차릴수록 필요한 연락을 제때 할 수 있습니다.
175만 명
국내 심부전 환자 수
28.0%
한 해 동안 입원을 경험하는 비율
2023년 기준. Lee CJ et al. Heart Failure Statistics 2025 Update. Int J Heart Fail. 2026;8(1):58–73.
하티는 이 사이를 연결합니다.
새 앱을 설치하지 않아도 됩니다. 아침과 저녁, 하티가 묻는 질문에 버튼으로 답하면 기록이 저장됩니다.
질문 아래 버튼을 눌러 답해 보세요. 실제 카카오톡 체크인 화면을 옮겨 만든 체험판이에요.
환자가 챗봇에서 받은 6자리 코드로 연결하면, 오늘의 상태와 지금 도울 수 있는 일을 바로 확인할 수 있습니다.
폰 화면 위에서 스크롤하고, 아래 탭을 눌러 화면을 바꿔 보세요. 체험용 가상 환자 데이터예요.
외래 사이에 쌓인 기록을 대시보드에서 검토하고, 진료 전에는 맨 위의 3줄 요약으로 지난 외래 이후 확인할 신호를 먼저 봅니다. 요약의 날짜와 수치는 저장된 기록으로 계산하고 다시 검사합니다.
의료진 대시보드와 외래 follow-up 보고서예요. 화면의 환자 정보는 모두 가상 데이터예요.
하루의 대화가 다음 진료에서 읽을 수 있는 요약이 되기까지의 네 단계입니다.
카카오톡 응답이 환자 기록으로 저장됩니다.
정해진 규칙이 그날의 위험 수준과 연락 시한을 판단합니다.
체중 변화와 문진 응답률이 기간별로 쌓입니다.
지난 외래 이후 확인할 신호를 세 줄로 정리하고, 날짜와 수치를 기록과 대조해 검사합니다.
협의 중체성분 측정값을 자동으로 기록하는 기능은 기기 기업과 연동을 협의하고 있습니다.
위험 수준과 연락 시한은 정해진 규칙이 결정합니다. AI는 그 판단을 환자와 가족이 이해하기 쉬운 말로 전하고, 마지막 검사에서 판단이 그대로 전달됐는지 확인합니다.
AI 모델정해진 규칙과 검사
100%
모의 대화 1,620건에서 위험 판정과 연락 시한 일치
8/8
위험한 의료 지시 출력 시험에서 차단한 건수
95%
퇴원문서 20건의 핵심 항목 추출 정확도
2.1초
환자 입력 후 챗봇 응답까지 평균 시간
모의 대화와 내부 시험 결과이며, 실제 환자를 대상으로 한 결과가 아닙니다.
진료 직전 몇 초 안에 읽는 요약이라 숫자 하나가 틀려도 안 됩니다. 무엇을 쓸지는 코드가 정하고, AI는 문장만 쓰며, 모든 줄의 날짜와 수치를 저장된 기록과 다시 대조합니다.
AI 모델정해진 규칙과 검사
425/425
가상환자 85명의 요약 425건 중 사실 오류·누락 없이 통과한 요약
0/150
개발에 쓰지 않고 결과를 미리 보지 않은 무작위 가상환자 30명의 요약 중 탈락
59%
검사를 통과해 그대로 쓰인 AI 문장의 비율(나머지는 검사된 문장 틀)
독립 평가자가 원자료로 다시 계산해 채점한 가상환자 모의 데이터 결과이며, 실제 환자를 대상으로 한 결과가 아닙니다. 요약은 자가보고 정리이며 진단을 대신하지 않습니다.
임상 현장의 질문을 연구로 확인하고, 병원과 기업과 함께 실제 환경에서 검증해 가고 있습니다.
세브란스병원
NT-proBNP 기반 심부전 재입원 예측 연구로, 2026년 8월 승인되었습니다.
앱 사용 지속률과 만족도 연구로, 조건부 승인 후 보완 자료를 다시 제출했습니다.
최종 승인 후 환자와 보호자가 참여합니다. 임상적 효과를 평가하는 연구는 아닙니다.
연구책임자는 세브란스병원 심장내과 이찬주 교수입니다. IRB 승인은 연구 수행에 대한 승인이며, 제품의 효능이나 안전성 인증과는 다릅니다.
Asking Is Not Observing: The Elicitation Gap in Chronic-Care Agents
질문을 했는지와 필요한 정보를 얻었는지를 구분해 평가한 연구입니다. 워크숍 포스터 발표입니다.
체성분 측정값과 하티의 연계를 논의하고 있으며, 공동 PoC의 범위와 운영 조건을 협의하고 있습니다.
