AntRay Ortho Assist
X-ray/MRI 영상에서 이상 여부 분류 및 의심 병변 탐지로 진단 보조를 수행합니다.
40%
판독 시간 단축
94%
이상 소견 감지율
24/7
상시 판독 보조
* 도입 기대 효과 (환경에 따라 상이)
안내: 본 솔루션은 의료진 판단을 보조하는 도구이며, 최종 판단 및 책임은 의료진에게 있습니다. 데이터는 기관의 보안/비식별 정책을 준수하여 처리합니다.
현장의 문제
판독 시간 부담
검사량 증가로 판독/설명에 소요되는 시간이 커지고 있습니다.
반복 업무 부담
분류/정리/초안 작성 등 반복 업무로 의료진 부담이 증가합니다.
소견 누락 리스크
의심 소견 누락 리스크를 줄이고 싶은 현장의 요구가 있습니다.
주요 기능
영상 분석부터 판독 보조 리포트까지
영상 입력
DICOM 또는 표준 영상 포맷을 기관 환경에 맞춰 처리합니다.
분류/탐지
과제 범위에 맞춰 부위/질환/소견별 분류 및 탐지를 수행합니다.
시각화
Heatmap / Bounding Box 등으로 판단 근거를 시각적으로 제공합니다.
판독 보조 리포트
요약/소견 후보를 초안으로 생성하여 판독 시간을 단축합니다.
내부망 설치
병원 내부망(온프레미스/폐쇄망) 환경에 설치하여 운영합니다.
온프레미스 배포
병원 내부망 설치 지원
환자 데이터 보호
데이터 외부 반출 제로
AI바우처 공급기업
정부 지원 사업 활용 가능
PACS/EMR 연동
기존 의료 시스템과 통합
필요 데이터
영상 데이터
X-ray / MRI 영상 (DICOM 또는 표준 이미지 포맷)
라벨/판독 결과
전문의 판독 기록 또는 라벨 데이터 (가용 시)
비식별/보안 정책
기관의 비식별화·보안 규정 준수 절차
성과 지표
과제 유형별 정량 평가 지표입니다
| 평가 항목 | 측정 지표 | 설명 |
|---|---|---|
| 분류(Classification) | AUROC | 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 — 전체 분류 성능 |
| Sensitivity / Specificity | 민감도·특이도 — 양성/음성 판별 정확도 | |
| 탐지(Detection) | mAP | 평균 정밀도 — 병변 위치 탐지 정확도 |
| Precision / Recall | 정밀도·재현율 — 오탐과 미탐의 균형 | |
| 업무 효율 | 판독 시간 단축률 | 리포트 작성 시간 감소 비율 (정량/정성) |
도입 절차
과제 범위 확정
부위/소견/워크플로우를 확정합니다.
데이터 준비/보안 협의
비식별/보안 정책을 협의하고 데이터를 준비합니다.
모델 개발 + 시각화 UI
분류/탐지 모델을 개발하고 시각화 UI를 구축합니다.
파일럿 검증/고도화
현장에서 파일럿을 운영하고 피드백을 반영합니다.
운영 전환
교육/매뉴얼과 함께 안정적으로 운영 환경에 전환합니다.
도입 효과 시뮬레이션
AntRay Ortho Assist 도입 시 기대할 수 있는 변화입니다.
X-ray 사전 판독 보조
골절 의심 부위를 자동 표시하여 의료진의 초기 판독을 보조합니다.
척추 각도 자동 측정
측만증 각도를 자동 측정하여 일관된 정량 평가를 지원합니다.
대량 검진 영상 스크리닝
다수의 검진 영상을 빠르게 분류하여 정밀 검사 대상을 우선 선별합니다.
* 위 시나리오는 도입 효과 시뮬레이션이며, 실제 환경에 따라 다를 수 있습니다.
도입 대상
정형외과/영상의학과 의원·병원
검진센터
PACS/EMR 파트너
자주 묻는 질문
가능합니다. DICOM 표준을 지원하며, 기존 PACS에서 영상을 수신하고 분석 결과를 EMR/뷰어에 전달하는 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 기관의 IT 환경에 맞춰 연동 방식을 협의합니다.
병원 내부망(온프레미스/폐쇄망)에 설치하여 환자 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 기관의 비식별화·보안 정책을 준수하며, 모델 학습 시에도 비식별 처리된 데이터만 사용합니다.
과제 범위에 따라 대상 부위(정형외과 X-ray, MRI 등)와 소견/질환을 정의합니다. 프로젝트 초기에 기관과 협의하여 분류/탐지 대상을 확정하고, 해당 범위에 맞춰 모델을 개발합니다.
본 솔루션은 의료진의 판단을 보조하는 도구이며, 최종 진단 및 의료 행위에 대한 판단과 책임은 의료진에게 있습니다. AI 분석 결과는 참고 자료로 활용되며, Heatmap/Bounding Box 등 시각화를 통해 판단 근거를 함께 제공합니다.