단순한 기록 도구가 아닙니다. 당신의 관찰이 곧 전문 지식이 됩니다.
비전문가의 일상 언어를 임상 지식 데이터베이스와 연결하여 해석하는
업무 내재형 OJT(On-the-Job Training) 시스템입니다.
더 이상 "뭘 적어야 하지?" 고민하지 마세요.
기록하는 것만으로도 전문성이 쌓이고, 위기 상황에서 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.
교육할 시간도, 인력도 부족하신가요?
세만AI가 24시간 상주하는 '디지털 수간호사'가 되어 직원들을 코칭합니다.
CareGuard 엔진의 Brain Layer는 하나이지만, 처리 목적에 따라 두 개의 분리된 경로로 작동합니다.
Senses → Brain (Risk Engine 계산) → Nervous System (프로토콜 가동) → HITL (인간 승인) → 실행 → Ground Truth 피드백 → 엔진 개선 루프로 연결
Careworker Input → Brain (Graph RAG 문맥 해석) → AI Guide 생성 → Safe Care Diary 화면 표시 → 여기서 종료
| 구분 | 🩺 Risk Engine Path (예측 경로) | 📘 Knowledge Embedding Path (교육 경로) |
|---|---|---|
| 목적 | 위험 예측 및 안전 관리 | 현장 교육 및 전문성 증강 |
| 출발점 | 센서 데이터 + 기록 데이터 | 요양보호사 입력 (텍스트/음성) |
| 처리 방식 | 온톨로지 기반 위험 확률 계산 | Graph RAG 기반 문맥 해석 및 지식 매칭 |
| 핵심 기능 | 위험 점수 산출 (Risk Score) | 의학적 의미 추출 및 가이드 생성 |
| 출력 형태 | Alert / Severity Score / Trigger | AI Expert Guide (교육용 안내) |
| Nervous System 연결 | 연결됨 (Safeguard Protocol 가동 가능) | 연결되지 않음 |
| 행정/의료 결정 영향 | HITL 승인 후 영향 가능 | 영향 없음 |
| 엔진 호출 여부 | 14개 위험 엔진 호출 | 위험 엔진 호출하지 않음 |
| 결과 저장 위치 | Risk Log / Action Log | Learning Log (기록 보조 데이터) |
| 법적 의미 | 공식 위험 기록의 일부 | 교육 참고 가이드 수준 |
| 루프 종료 위치 | HITL → 실행 → 결과 피드백 | Safe Care Diary 내부에서 종료 |
❗ Knowledge Embedding 경로는:
Brain Layer는 단일 구조이지만, ‘위험 예측 경로’와 ‘지식 임베딩 경로’를 명확히 분리하여 작동합니다.
지식 임베딩은 교육을 위한 설명 계층이며, 위험 예측 엔진이나 자동 프로토콜을 직접 가동하지 않습니다.