Layered Governance Architecture

CareOS는 '자동화'가 아닌 '지원(Support)' 시스템입니다.
결정의 권한은 인간에게, 분석의 깊이는 AI에게 맡기는 4계층 구조를 정의합니다.

LAYER 1. DATA INTEGRATION 통합 데이터 레이어

5대 온톨로지 기반 통합 ID 매핑 및 단일 데이터 뷰(Single View) 구성

의료 데이터 (EMR)
요양 데이터 (CareGuard)
복지/주거 데이터
행정 등급 정보
LAYER 2. ANALYTICS ENGINES 전문 엔진 계층 (Decision Support)

데이터 분석, 패턴 탐지, 욕구(Needs) 구조화, 케어 플랜 초안, 근거 데이터 정리 (※행정적 판정 미수행)

위험 예측 (CareGuard 엔진)
성향/적합성 분석 (Profiling 엔진)
복합 욕구 도출 (Ontology 추론 엔진)
플랜 초안 생성 (Synthesis Module)
LAYER 3. RAG EXPLANATION 근거 기반 설명 계층 (Interpretation)

"왜 이런 제안이 나왔는가?" (RAG는 예측도 ,서비스 조합 결정도, 판정도 하지 않습니다.)

엔진 결과를 구조화
다기관 데이터를 문장으로 통합
정책 기준과 대조
근거 출처 명시 및 설명 요약
LAYER 4. HUMAN GOVERNANCE 책임 및 승인 계층 (Responsibility)

AI의 제안을 검토하고 최종 의사결정을 내리는 권한 주체

통합 판정 (공공기관)
의료 승인 (의사)
케어 플랜 확정 (행정가)
서비스 실행 (병원/요양기관/복지시설)

📊 RAG Insight Layer Role Definition

✅ What RAG Does (기능)

  • Evidence Aggregation: 각 엔진의 분석 결과를 수집
  • Context Structuring: 의료/요양/복지 데이터를 맥락 단위로 재구성
  • Policy Mapping: 통합돌봄법 기준 및 지침과 자동 대조
  • Explainable Summary: 행정/의료 담당자가 이해 가능한 근거 기반 설명 생성

🚫 What RAG Does NOT (제약)

  • 스스로 위험을 단정적으로 예측하지 않음
  • 최종적인 행정 판정을 수행하지 않음
  • 케어 플랜을 확정(Sign-off)하지 않음
  • 의사의 의료적 판단을 대체하지 않음

🏛️ Governance Principle

AI = 분석 + 초안 + 근거 정리
RAG = 설명(Explainability) 계층
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판정 : 의료 승인 : 서비스 실행 = 공공 책임기관의 행정행위 : 의사 : 제도적 주체 (병원,요양기관,복지시설)