디지털 병리 도입, 그러나 여전히 복잡한 업무
디지털 병리 도입은 병리과의 혁신을 가져왔지만,
데이터 파편화와 운영 복잡성이라는 새로운 구조적 문제를 만들고 있습니다.
현재 디지털 병리의 한계
스캐너·솔루션별 분절된 WSI
병리과·IT 부서의 운영 부담 증가
AI·연구 활용을 위한 데이터 기반 부재
문제는
디지털 병리가 아니라
데이터 인프라의
부재입니다.
패러다임 전환
MeDIAuto는 단순 뷰어, 저장소가 아닙니다
모든 WSI를 표준화하여
수집-관리-분석-연계하는
AI 기반 병리 데이터 통합 인프라입니다.
MeDIAuto를 구성하는 3가지 핵심
단일 통합 관리
다수 제조사의 스캐너 장비에서 생성되는 WSI 이미지를 하나의 플랫폼에서 통합 수집 및 관리하여 사일로를 제거하고 운영 효율성을 극대화합니다.
AI-Ready 데이터 환경
AI 분석에 즉시 활용 가능한 표준화된 데이터 구조를 제공하고, 새로운 AI 벤더 추가 시 별도의 개발 없이 즉각적인 연계가 가능합니다.
병원 중심 데이터 주권
병원 내부 인프라 기반으로 구축되어 데이터 외부 유출이 원천적으로 차단됩니다.병원이 직접 데이터를 통제하고 소유하는 환경을 보장합니다.
MeDIAuto 아키텍처: 시스템을 연결하는 중앙
MeDIAuto는 개방형 구조를 통해 스캐너부터 AI 모델, 병원 정보 시스템(EMR,LIS 등)까지
모든 것을 유연하게 연결하여 데이터의 전주기를 안정적으로 운영 합니다.
플랫폼 투어1:모든 현황을 한눈에, 대시보드
1
프로젝트별 실시간 현황
수집 건수, 임상 정보 입력, 주석처리 (Annotation) 상태를 실시간으로 추적합니다.
2
담당자/기관별 데이터 현황
사용자를 구분하여 데이터 수집 및 처리 현황을 명확하게 파악합니다.
3
중앙화된 커뮤니케이션
모든 공지사항 및 매뉴얼, 중요사항을 한곳에서 관리하여 사용자간 정보격차 해소
4
작업 효율성 모니터링
사용자별 통계를 통해 리소스 배분 및 운영 효율성을 높입니다.
플랫폼 투어2:케이스 중심의 데이터 통합 관리
WSI 이미지 통합 관리
스캐너 제조사와 무관하게 모든 WSI 이미지를 자동 수집하고, 케이스 단위로 묶어 관리합니다.
이미지 품질(QC) 및 상태 모니터링을 통해 데이터 무결성을 보장합니다.
지능형 메타데이터 연계
환자 및 검사 정보(HIS/LIS)와 연계하여 병리 케이스 기준으로 이미지를 자동 분류하고 체계적인 데이터셋을 구축합니다.
강력한 검색 및 필터링
프로젝트, 환자 정보, 진단명 등 다양한 조건의 검색 필터링 기능으로 대규모 DB 내에서 필요한 병리 데이터를 즉시 찾을 수 있습니다.
플랫폼 투어3: AI분석과 연구를 가속화하는 혁신 환경
웹 기반 뷰어 및 협업 도구
별도 설치 없이 브라우저에서 WSI 확인 및 정밀 Annotation 기능을 통한 데이터 생성
의료진 간 실시간 협업 지원
다중 AI 모델 동시 운영
다양한 AI 분석 결과 통합 연동 및 분석 이력의
체계적 관리
임상/연구용 AI 모델을 동시에 병행 운영할 수 있는 유연한 환경 제공
연구 데이터 활용 및 추출
연구 목적의 데이터 신청 및 다양한 포맷(JSON, XML, CSV) 제공
MeDIAuto 활용: 일상 운영부터 미래 연구까지
1
병리과 일상 운영 효율화
병리 슬라이드의 디지털 관리 표준화를 통해 교수, 전공의, 병리사 간의 실시간 협업을 강화하고, 데이터 검색 및 분류 자동화로 진단 업무 시간을 단축합니다.
2
AI 병리 분석의 임상 적용
바이오마커 정량 분석, 예후 예측 모델 등 고도화된 AI분석을 실제 진단 워크플로우에 적용하여 진단의 정확도와 일관성을 높입니다.
3
연구 및 임상 확장 가속화
다기관 연구 데이터의 통합 관리 기반을 마련하고, 대규모 AI 연구 과제 수행을 위한 고품질 데이터셋을 신속하게 구축하여 연구 경쟁력을 확보합니다.
도입효과: 모든 이해관계자를 위한 가치 창출
병리과 관점
업무 시간 단축
(데이터 검색 및 분류 자동화)데이터 접근성 향상
(언제 어디서든 안전한 접근)진단 품질 일관성 확보
(표준화된 관리 및 AI 보조)
병원 IT 부서 관점
시스템 통합 부담 감소
(다기종 스캐너 및 병원정보시스템 통합 관리)유지보수 효율성 증가
(관리 포인트 일원화)보안 관리 단순화
(내부 인프라 중심 통합 보안)
병원 경영 관점
AI 병리 진단 기반 툴 확보
디지털 병리 선도 병원 이미지 강화
연구 과제 수주 경쟁력 확보
성공적인 도입을 위한 단계별 확장 전략
스캐너 연동 및 이미지 관리
사용 중인 다양한 제조사의 스캐너를 연동하고 WSI 이미지의 통합 수집 및 기본 관리 체계를 구축합니다.
병원 시스템 연계 및 통합
EMR(전자의무기록), LIS(병리정보시스템) 등 기존 시스템과 데이터를 유기적으로 연동하여 워크플로우를 완성합니다.
AI 분석 연계 및 활용 확장
다양한 상용 및 연구용 AI 분석 모델을 플랫폼에 통합하고, 임상 활용을 위한 데이터 분석 환경을 완성합니다.
PoC 및 파일럿 운영 지원
본격적인 도입 전, 실제 병리 워크플로우 기반의 안정성과 효과성을 철저히 검증할 수 있습니다.
MeDIAuto의 독보적인 차별점
스캐너 종속 구조 탈피
특정 제조사 스캐너에 종속되지 않고 자유롭게 병원의 장비 선택하여 유연성을 보장하고 미래 확장성을 확보합니다.
AI 벤더 독립적 플랫폼
최고의 AI솔루션을 자유롭게 선택하고 통합할 수 잇는 개방형 플랫폼으로, 기술 발전에 능동적으로 대응합니다.
병원 운영 중심 설계
데이터 주권을 병원에 보장하고, 실제 병리과와 IT부서의 워크플로우를 최우선 고려하여 설계되었습니다.
연구-임상 동시지원
일상적인 임상 업무 효율화와 동시에, 고도화된 연구 및 임사시험을 지원하는 이중 목적의 플랫폼 입니다.
