← Back to Pipeline INBOUND STRATEGY

Learning from the Best,
Serving the One

우리는 불가능한 전체 데이터를 탐하지 않습니다.
익명화된 빅데이터로 엔진을 똑똑하게 학습시키고(R&D),
동의된 개인 데이터로 한 사람을 위한 정밀 예측(Service)을 제공합니다.

AI ENGINE Knowledge Core R&D SOURCE Anonymous / Big Data MOU Hospital EMR Open Research DB 🛡️ De-identification USER DATA Identified / Consent MyData API App Logs 🔐 User Consent PRECISION INSIGHT Pattern + Context
🧠

Track 1. Engine Learning

For General Intelligence

AI 모델을 똑똑하게 만드는 과정입니다.
개인정보가 제거된 비식별 임상 데이터를 대량으로 학습하여, 질병의 진행 패턴과 위험 징후를 파악하는 '의학적 지식'을 축적합니다.

협력 병원 EMR (익명) 공공 연구 DB (ADNI 등) 논문/임상 가이드라인
👤

Track 2. Personalized Service

For Individual Care

개별 어르신에게 적용하는 과정입니다.
보호자의 동의(Consent) 하에 수집된 실명 데이터를 학습된 엔진에 입력하여, '내 부모님만을 위한' 맞춤형 위험 예측을 제공합니다.

의료 마이데이터 안심 케어 다이어리 로그 IoT 센서 데이터

🔬 Scientific Validation

"비식별 진료 기록만으로도 정밀 예측이 가능합니다."
KAIST 연구팀은 3,000명의 익명화된 진료 메모(비정형 데이터)만으로 GPT-4o에 필적하는 치매 발병 예측(Dementia-R1)에 성공했습니다.
세만AI의 학습 전략은 이 최신 연구 방법론과 맥락을 같이합니다.

KAIST Dementia-R1 논문 보기 ↗

Bonus Strategy: "Data Barter"

우리는 ERP 데이터를 돈 주고 사지 않습니다.
요양원에게 'AI 위험 예측 엔진(API)'을 우대 제공하는 대신,
그들의 '운영 로그 데이터'를 확보하는 기술 기반 물물교환 전략을 사용합니다.