mymediktor

핵심은 꼼꼼한 문진처럼 움직이는 이끌어지는 대화다. 주요 불편에서 시작하면 어시스턴트가 시기와 정도, 동반 증상에 대해 맞춤형으로 질문한다. 자연어 처리를 토대로 하므로 증상을 의학 용어가 아닌 일상의 말로 전한다. 문진은 평균 약 3분이면 끝나고, 마지막에 돌아오는 것은 단일 추측이 아니라 정렬된 질환 목록이다.

Mediktor는 언어 모델의 출력만이 아니라 임상 근거를 토대로 한다. 여기가 일반 의료 챗봇과 갈리는 지점이다. 회사에 따르면 엔진으로 임상시험을 진행했고, 그중 하나는 바르셀로나의 Hospital Clínic de Barcelona와의 작업이다. 여기에 더해 이 기술로 의료기기 인증도 받았다. 의료 제공자나 보험사가 도구를 고를 때 이 점은 무겁다. 시스템이 실제 환자 데이터로 검증됐다는 신호이기 때문이다.

결과는 질환 목록에 그치지 않는다. Mediktor는 가능성이 높은 사전 평가와 권장 긴급도를 함께 돌려준다. 집에서 돌보는 수준부터 곧바로 도움을 청해야 하는 단계까지 있다. 사전 평가 도구로서 막연한 걱정이 구체적인 한 걸음으로 바뀐다. 의료 제공자에게는 도구가 수요를 분류해, 모든 사람을 같은 길로 보내는 대신 알맞은 서비스로 이끌 수 있다는 뜻이다.

증상을 자기 말로, 모국어로 전할 수 있다. Mediktor는 18개 언어를 지원해, 인구 구성이 뒤섞인 의료 시스템이 집단마다 별도 도구를 만들지 않아도 된다. 자연어 층은 임상 용어에 익숙하지 않은 사람도 쓸 만한 평가에 닿게 한다. 도구가 실제로 닿는 대상의 폭이 넓어진다는 뜻이다.

조직에는 Mediktor가 화이트 라벨 SaaS로 제공된다. 필요한 서비스를 고르고 화면에 자사 브랜드를 입히고 자사 앱이나 사이트에 넣는다. 회사에 따르면 통합은 4주 안에 가동할 수 있다. 보험사와 병원, 원격의료 플랫폼에 자사 브랜드로 돌아가는 분류 층이 생기는 셈이다.

Mediktor는 전면에 자연어 엔진과 사람 같은 아바타를 결합한다. 증상 문진을 작성표보다 대화에 가깝게 만들어 완료율을 끌어올리려는 목적이다. 임상이 아니라 보여 주는 방식의 선택이지만, 환자용 제품에서는 평가의 손맛이 끝까지 마치는지에 영향을 줄 수 있다.