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The Evolution of Prediction

N:1 정밀 예측에서 N:N 복합 통찰(Multimorbidity)로의 진화
Section 01. Positioning Statement

From N:1 Precision Detection
to N:N Pathway Intelligence

CareGuard

"지금 위험한가?"를 묻는
초급성 단기 위험 관측 엔진

🧭
Care Path

"이 흐름이 어디로 가는가?"를 묻는
복합 건강 경로 시뮬레이션 엔진

Care Path Prediction은 단일 위험을 맞추는 엔진이 아닙니다.
시간·상태·개입이 얽힌 복합 건강 경로(Path)를 이해하고 시뮬레이션합니다.

Section 02. CareGuard → Care Path Connection

Short-term Risk Detection Long-term Simulation

Care Path 엔진은 독립적으로 시작되지 않습니다. CareGuard가 축적한 데이터가 이 엔진의 연료입니다.

CareGuard Phase 1–2

데이터 및 이벤트 축적

  • 급성 이벤트(낙상, 심정지) 감지
  • Adaptive Threshold 설정
  • 위험-개입-결과의 반복 학습
CareGuard Phase 3 도달

개인별 상태 전이 패턴 명확화

개인의 고유한 리스크 패턴과 회복 탄력성 데이터 확보

Care Path Prediction 활성화

장기 궤적 모델링 시작

N:N 복합 경로 시뮬레이션 가동

Section 03. Multimorbidity Care Definition

Multimorbidity Care ≠ 단순 질병 나열

‘질병 목록 관리’가 아니라 상태·행동·환경·개입이 얽힌 경로의 관리입니다.

🔄 Interactions

다질환 상태(Multimorbidity) 간의 상호작용 분석

🔁 Cycles

반복되는 위험 – 회복 – 악화 사이클의 패턴화

⏱️ Timing

개입 타이밍(Intervention)에 따른 경로의 분기(Branching) 예측

🏥 Outcomes

시설·환경·돌봄 방식에 따라 달라지는 장기 결과 차이

Section 04. N:1 → N:N Prediction

Why N:N is not just “more models”

N:N 예측은 여러 예측을 더하는 것이 아니라, 의미 구조(Ontology)가 성숙해졌을 때만 가능한 통찰입니다.

N:1 (CareGuard)

단일 이벤트 리스크

  • • 낙상 위험
  • • 심정지 위험
  • • 기도폐쇄 위험

N:N (Care Path)

복합 연결 통찰

"현재 패턴은
→ 6개월 후 와상 가능성
→ 12개월 후 시설 변경 리스크
→ 보호자 부담 증가로 이어진다"

Based on 7 Axes & Ontology
Prevalence Incidence ADL Physical Env. BPSD Vital Medication

+ Vector RAG 기반의 설명 가능한 기억(Explainable Memory)이 결합됩니다.

Section 05. Clear Role Separation

CareGuard vs Care Path

구분 CareGuard Engine Care Path Prediction Engine
시간 범위 초단기 – 단기 (Short-term) 중장기 (Long-term)
핵심 질문 지금 위험한가? 이 흐름의 종착지는 어디인가?
데이터 중심 실시간 관측 · 급성 이벤트 상태 전이 · 누적 경로
주 사용처 현장 경고 · 즉각 조치 의료 · 금융 · 주거 · 정책
사업적 의미 데이터 · 신뢰 확보 확장 · 플랫폼화
Section 06. Closing Message
Care Path Prediction은
CareGuard가 만들어낸 안전한 과거 위에서만 작동합니다.

그래서 세만AI의 예측은
빠르기만 한 예측이 아니라,
책임질 수 있는 미래 시뮬레이션입니다.