V0 · PILOT 모집 · 한국 성인 외래
SAIRO· 사이로
Context-as-a-Service · Doctor-facing continuity layer
진료 중 남긴 말, 약물 반응, 다음 진료 전 변화까지.
SAIRO는 환자별 맥락이 진료 사이에 흩어지지 않도록 정리해, 의사가 다음 진료를 바로 이어갈 수 있게 돕습니다.
Session-to-Memory
진료 대화를 근거 연결된 note draft와 patient memory snapshot으로
Scale Suggester
다음 내원에 검토할 척도를 근거 소견과 함께 제안
In-Between Mission
의사가 승인한 짧은 관찰 미션과 다음 진료 전 brief
외래 진료를 위한 doctor-facing continuity layer — 현재 v1은 한국 성인 외래 정신건강 진료에서 검증하고 있습니다. 진단도 처방도 결정도 의사의 몫입니다.
진료는 이어져야 하지만,
맥락은 매번 다시 복원됩니다.
환자 쪽
환자는 진료실에 들어오면 2주 동안의 변화를 한 번에 떠올려야 합니다. 하고 싶던 말을 놓치거나, 약물 반응과 일상 변화를 그 자리에서 다시 정리하기 어렵습니다.
의사 쪽
의사는 이전 차팅을 훑으며 환자의 흐름을 다시 복기합니다. 5년, 10년 누적된 환자에서는 무엇이 변했고 무엇을 다시 확인해야 하는지가 매 진료마다 머릿속 작업으로 남습니다.
자체 설문 · 응답자 102명
은 진료 중 하고자 했던 말을 잊고 못한 경험이 있다고 답했습니다.
진료 내 · 진료 외
SAIRO가 관리하는 것은 진료실 안의 발화부터 진료 사이 환자의 변화까지 — 다음 진료에서 의사가 보고 싶어 할 두 종류의 맥락입니다.
진료 내 맥락
In-session환자의 실제 표현, 그대로
이전 진료와 지금 사이의 추이
시작 시점 이후의 효과와 부작용 양상
확인한 것과 다음에 확인이 필요한 것
의사 판단이 근거한 발화와 임상 지식
진료 외 맥락
Between-visit다음 내원 전 환자에게 일어난 변화
의사가 승인한 짧은 관찰 미션의 결과
다음 진료에 시행할 척도와 그 이유
위 신호를 진료 직전 한 화면에서
두 맥락은 동일한 환자의 다른 시점입니다. SAIRO는 둘이 같은 thread에 묶이도록 정리합니다.
Product Loop · 세 capability
현재 SAIRO는 의사의 워크플로우 안에서 세 표면으로 작동합니다. 모두 의사 검토와 승인을 거쳐서만 환자/진료로 흘러갑니다.
Session-to-Memory
transcript 전체를 요약하지 않습니다. 임상적으로 재사용 가능한 근거만 뽑아 note draft와 patient memory snapshot으로 자동 정리합니다.
녹음 → 자동 메모리 반영 → 다음 진료 전 브리프
Scale Suggester
완성된 clinical note와 patient memory를 기반으로 다음 진료에 시행할 척도를 제안합니다. 추천 이유와 anchor된 근거 소견을 함께 보여줍니다.
지난 진료 이후 우울 호소가 다시 증가했고, 직전 척도 시행 이후 6주가 지났습니다.
AI 제안 → 의사 채택 / 보류 / 교체
In-Between Mission
의사가 검토·승인한 짧은 관찰 미션을 환자가 수행합니다. 결과는 다음 진료 전에 between-visit brief로 정리되어 의사에게 표면화됩니다.
ActivePlan
수면 onset 시간과 주간 졸림 정도를 매일 한 줄로 기록.
Between-visit brief
입면은 개선 추세, 주간 졸림은 평균 강도 ↓ — 다음 진료에서 용량 유지 여부 검토 필요.
미션 초안 → 의사 승인 → 환자 응답 → brief
Why doctors can trust it
한 환자의 한 발화가 어떻게 trace 가능한 메모리로 승격되는지 — raw context → ontology tracing → evidence-backed memory update까지의 한 흐름을 따라가 봅니다.
Raw context
환자 발화
지난번 약 시작하시고 어떠셨어요?
잠은 좀 빨리 들어요. 근데 낮에 너무 졸려요.
낮 졸림이 일에 영향이 있나요?
Ontology tracing
병렬 검색
Medical Ontology
Existing Patient Memory
가능한 중복 1건 · 충돌 0건
Memory update
evidence-backed claim
이 결과는 의사 검토 대기 상태입니다. confirm / edit / reject 결정 이후에만 patient memory snapshot으로 승격되며, 다음 진료의 baseline이 됩니다.
schema invariants
환자 발화와 임상 claim을 분리합니다.
모든 claim은 evidence · citation · ontology context로 trace됩니다.
의사 finalization 전에는 trusted memory가 아닙니다.
생성 결과는 suggestion/review artifact이며, 임상 판단을 대체하지 않습니다.
적용 범위
아래는 첫 검증 진료과인 성인 외래 정신건강에서 SAIRO가 구조화하는 맥락 카테고리입니다. 질병 분류를 망라하지 않고, longitudinal continuity가 가치 있는 맥락만 선택적으로 구조화합니다 — 같은 구조는 다른 외래 진료과에도 그대로 적용됩니다.
정신건강 외래 · 첫 검증 진료과
Symptom Shift
우울, 불안, 수면, 공황 유사 episode 등 진료와 진료 사이의 증상 추이를 환자별 thread로 이어 추적합니다.
·진단 확정이 아니라, 변화 양상 가시화.
Functional Shift
일, 학업, 대인관계, self-care 영역에서의 기능 변화. 증상 심각도와 별개로 환자의 일상 회복을 길게 봅니다.
·기능 평가는 의사 판단, 시스템은 표면화만.
Treatment Context
약물 시작·변경 후의 반응, 부작용 양상, 순응도를 시점 축으로 정리합니다. 치료 결정이 어떤 임상 맥락에서 이뤄졌는지 함께 남깁니다.
·약물 관리·추천이 아니라, 반응 가시화.
Safety Inquiry Trail
자살관련 사고, 안전 계획, 위험 신호 등에 대해 확인한 내용과 다음 진료에서 확인이 필요한 inquiry를 분리해 표면화합니다.
·위험 점수화 없음. 누락 inquiry 가시화만.
Scale & Mission Context
다음 내원에 시행할 척도 후보와 그 이유, 그리고 진료 사이 의사가 승인한 관찰 미션의 결과까지 — 진료 직전 한 화면에서 정리합니다.
·환자 노출은 모두 의사 승인 이후에만.
위 맥락 카테고리는 내부적으로 versioned ontology graph로 받쳐집니다. DSM/ICD 원문 criteria는 복제하지 않으며, 모든 non-source node는 sourceRefs를 가집니다.
Knowledge nodes · 366
Knowledge edges · 570
임상 판단의 책임은 의사에게 있습니다. 시스템 경계는 schema 수준에서 제약되어 있어, 다음 항목들은 어떤 경로로도 산출되지 않습니다.
SAIRO가 하지 않는 일
SAIRO가 하는 일
Doctor-in-the-loop · schema invariant
AI는 의사 승인을 우회할 수 없습니다. 모든 환자 노출과 trusted memory 승격, 미션 발송, 척도 시행은 의사 결정 이후에만 일어납니다.
지식 출처
첫 검증 진료과(정신건강)의 active ontology(v1.4.0)가 인용하는 1차 소스. DSM/ICD 원문 criteria는 복제하지 않으며, 모든 non-source node는 sourceRefs를 가집니다.
더 깊이 읽기
파일럿 문의 전, 혹은 내부 검토용으로 자유롭게 받아 보실 수 있습니다. 이 페이지의 흐름 — 왜(맥락 소실) → 어떻게(Context-as-a-Service) — 을 그대로 따릅니다.
소개 덱
SAIRO Introduction Deck
외래 진료의 맥락이 진료 사이에 사라지는 구조적 문제와, SAIRO가 doctor-in-the-loop 안에서 그 맥락을 유지하고 관리하는 방식 — Session-to-Memory · Scale Suggester · In-Between Mission까지 한 권으로 정리한 덱입니다.
Pilot 클리닉 모집
현재는 성인 외래 정신건강 진료를 중심으로 파일럿을 진행하며, 진료 사이 맥락 관리가 필요한 다른 외래 진료과의 문의도 환영합니다. 연락 주시면 적용 범위, 데이터 처리, 도입 일정에 대해 일대일로 협의드립니다.