• 가정 내 생체신호(태아심박·자궁수축·혈압·혈당) 및 PRO·EMR 데이터를 연계해 임신 전주기 모니터링 체계 구축
• 멀티모달 데이터와 LLM기반 임상 지식을 활용해 고위험 임신 합병증을 조기 탐지하는 기능 개발
• Agentic AI가 산모별 내원·검사·조치 시점을 제안하는 지능형 정밀 예후관리 서비스 구현

가정 내 태아 심박·자궁수축 모니터링, EMR연동을 통한 맞춤형 AI기반 질의응답 챗봇과 의료진 진료 지원, 고위험군 상태 변화 감지 및 알람

AI 고위험 징후 감지 민감도 ≥90%, FHR 추정 정확도 ±10 bpm 이내, FHR 검출 성공률 ≥90%, 사용성 평가(SUS) ≥85점

도플러 기반 FHR 신호처리 및 정밀 추정 모델, 딥러닝 기반 FHR·자궁수축 시계열 분석 모델, RAG 기반 임상 근거 기반 응답 생성 엔진, 산과 특화 LLM 기반 질의응답, Agentic AI 기반 자동추론·행동결정 아키텍처

가정 내 산모 건강 상시 모니터링 서비스, 고위험 임산부 원격 관리 프로그램, EMR 연동 기반 진료지원 서비스, 국내외 산모 대상 SaaS 기반 원격 모니터링 서비스 모델