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Short-term Risk Detection in Complex Health States 만성질환이 얽힌 상태에서 발생하는 급성 위험을 감시 하는 엔진 Digital Safe Zone 초급성·단기 위험 관측과 골든타임 확보 Neuro-Symbolic AI & Graph RAG (Symbolic Rules + ML/DL Signals) 낙상 (Fall) 정형외과 룰셋 기도폐쇄 재활의학 룰셋 심정지 순환기 룰셋 ⚙ Activate: Shared Ontology Layer ▸ HYDRATE: 7 CORE DATA INPUTS Prevalence (기저질환) Incidence (전조사건) ADL (일상생활수행능력) Physical Env. (물리적 환경) BPSD (치매행동) Vital (생체신호) Medication (투약정보)
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7가지 핵심 데이터(Hydrate)가 온톨로지 레이어를 통해 의미를 갖고(Activate),
N개의 위험 엔진이 상호작용하여 하나의 완벽한 안전지대(Wield)를 형성합니다.

▸ Hydrate → Activate → Wield
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온톨로지와 KG는 다양한 예측 결과와 데이터 흐름을 의미적·관계적으로 통합하는 중심 구조이며,
통계·패턴 인식·ML/DL 모델들은 이 구조가 진화하도록 신호와 증거를 지속적으로 제공한다.

▸ Ontology & Knowledge Graph

N:N 예측이 N:1 예측의 합보다도 더 뛰어나게 하는 힘은, 온톨로지와 KG가 점점 더 진화하면서 중심에서 복합 관계 완성의 힘이 작동하기 때문이다.
즉, 온톨로지·KG의 진화는 N:1 성능을 단순히 더하는 것이 아니라, 복합 관계 완성의 힘이 N:N 쪽으로 증폭되도록 작동한다.

▸ N:N Synergy Amplification
지능은 개별 모델에 있지 않고, 의미가 축적되는 구조에 있다.

이 명제에 근거하여, 세만AI는 디지탈 트윈·시스템 지능·복합 예측을 추구한다.

CareGuard AI · Evolution

CareGuard AI는 단일 엔진이 아니라, 데이터 성숙도에 따라 진화하는 예측·판단 구조입니다. 이 엔진은 Phase 1~3에 걸쳐 N:1 단일 위험 예측에서 N:N 복합 통찰 구조로 확장됩니다. 규칙 기반 안전성 위에서, AI는 점진적으로 감지·해석·예측 역할을 수행합니다.

View CareGuard Engine Evolution (Phase 1~3)

From Immediate Risk to Future Pathways

CareGuard 엔진과 CarePath 엔진의 연결고리 보기
⚙️ 작동 원리 보기 (Cognitive Engine) 📈 핵심 기술 보기 (Adaptive Threshold)
Deep Dive: Multi-Entity Data Architecture
CareGuard Engine이 데이터를 3가지 주체(Careworker, Senior, Facility)로 구조화하는 원리
아키텍처 상세 보기
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확장 전략: 요양원 엔진을 요양병원에 그대로 쓸 수 있을까?

데이터 밀도와 리스크 패턴의 차이에 따른 '상위 호환 확장(Upward Compatibility)' 전략 보기