PART 1. CONSUMER

From Static Profile
to Dynamic Object

세만AI는 수요자(어르신)를 정적인 프로필로 정의하지 않습니다.
질환(Disease), 약물(Medication), 생활습관(Lifestyle)이
매 순간 상호작용하며 상태가 변하는 '살아있는 디지털 트윈'입니다.

The 3-Layer Data Architecture

🆔

1. Core Object

불변하거나 천천히 변하는 고유 식별 데이터

기본 인적사항 (성명/성별)
장기요양 등급 (1~5등급)
가족 관계 및 주수발자
거주지 및 생활 환경

🔗

2. Linked Object

지식그래프로 연결된 의학적 맥락(Context)

질환 정보 (ICD-10 코드)
투약 정보 (성분/부작용)
ADL (일상생활 수행능력)
개인 선호 (종교/식성)

💓

3. Dynamic Log

매 순간 생성되는 실시간 시계열 데이터

바이탈 (혈압/맥박/체온)
IoT 센서 (수면/움직임)
이상 행동 (배회/낙상시도)
식사 및 배변 기록

Powered by Neuro-Symbolic Engine

데이터가 지능이 되는 과정

수집된 3계층 데이터는 세만AI의 하이브리드 엔진을 거쳐 단순한 '기록'이 아닌 '예측'으로 진화합니다.

규칙 기반의 안정성(Symbolic)과 딥러닝의 예측력(Neuro), 그리고 인과관계를 설명하는 그래프 기술(Graph RAG)이 결합되어 어르신의 안전을 24시간 지킵니다.

Symbolic Engine (Rules) Logic

"장기요양 3등급 + 독거노인 = 긴급 돌봄 대상"
명확한 행정 규칙과 의학적 가이드라인을 빈틈없이 적용합니다.

Neuro Engine (AI/Stats) Prediction

"최근 혈압 변동폭 ↑ + 수면제 복용 ↑ = 3일 내 낙상 확률 87%"
동적 로그(Dynamic Log)의 패턴을 학습하여 위험을 미리 감지합니다.

Graph RAG (Reasoning) Context

Q: "어르신이 왜 기운이 없죠?"
A: "어제 처방된 감기약(Linked) 성분이 졸음을 유발(Graph Knowledge)하고 있습니다."