흩어진 기록
필요한 정보를 여러 기록에서 다시 찾는 일.
NURSING INTELLIGENCE, HUMAN FIRST
간호의 본질에,
더 가까이.
기록과 인계의 복잡함은 AI에.
간호사의 시간은 다시 환자에게.
간호 기록, 교대 인계, 병동의 협업을 연결하는
간호사를 위한 AI 플랫폼, NursAing.
판단은 의료진에게. 기술은 그 곁에.
MORE TIME FORhuman care.
n.NursAing Copilot제품 컨셉
다음 근무에도,
돌봄이 이어지도록.
돌봄이 이어지도록.
교대 인계 초안기록 3건 · 원본 근거 연결
검토 대기기록 연결/초안 정리/간호사 검토
01 / CARE, CONNECTED간호 중심 설계
현장의 언어로.
함께 쓰는 표준으로.
함께 쓰는 표준으로.
SBAR구조화된 인계
HL7 FHIR의료 데이터 연계 설계
Human-in-the-loop의료진의 검토와 승인
제품 설계의 참고 기준
THE REASON WE BUILD
돌봄은 사람의 일.
반복은 기술의 일.
인력의 문제를 기술 하나로 해결할 수는 없습니다.
우리는 간호사가 같은 정보를 반복해서 정리하고,
다시 전달하는 일부터 줄이고자 합니다.
교대마다 이어지는 인계
짧은 시간에 맥락까지 전달해야 하는 일.
끊임없는 업무 전환
환자 곁과 기록 화면 사이를 오가는 일.
MEET YOUR NURSING COPILOT
덜 복잡한 업무.
더 선명한 다음 간호.
한 번의 기록이 다음 돌봄으로 이어지는 흐름.
세 가지 업무를 가상 시나리오로 살펴보세요.
NURSAING HANDOFF다음 근무에 필요한 맥락을,
다음 근무에 필요한 맥락을,
하나의 인계로.
흩어진 기록을 SBAR 구조로 정리하고, 원본 근거를 함께 확인하는 인계 초안을 설계합니다.
- 상황·배경·평가·권고의 구조화
- 각 요약에서 원본 기록 확인
- 의료진 검토 후 확정하는 흐름
INTERACTIVE PREVIEW
미리 작성된 가상 데이터 체험입니다.
실제 환자 정보나 AI 추론을 사용하지 않습니다.
n.Care workspace
가상 데이터DAY → EVENING
검토 대기교대 인계 준비
가상 환자 A602호 · 식별정보 없는 예시
DEMOSBAR 인계 초안
상황오후 근무에 관찰 기록과 보호자 안내 내용을 인계합니다.
배경입원 안내, 오전 관찰, 오후 재확인 기록이 등록되어 있습니다.
평가의료진이 원본 관찰 기록을 확인해 평가를 작성합니다.
권고 / 요청다음 근무의 확인 항목은 담당 간호사가 검토합니다.
INTELLIGENCE WITH CONTEXT
AI의 시작과 끝에,
간호사의 판단을.
정보를 모으고, 맥락을 정리하고, 사람이 확인합니다.
확인할 수 있는 과정을 먼저 설계합니다.
01 / CONNECT
기록을 연결하고
병원별 기록 구조와 권한을 먼저 확인합니다. 데이터 연계는 HL7 FHIR 등 표준을 참고해 설계합니다.
병원 환경에 맞춘 연계 설계02 / UNDERSTAND
맥락을 정리하고
인계·기록·협업의 목적에 맞춰 초안을 정리합니다. 요약과 함께 확인할 원본 기록을 연결합니다.
원본 근거가 있는 초안03 / REVIEW
사람이 확정합니다
담당 의료진이 초안을 수정하고 승인합니다. 평가와 판단의 책임은 의료진의 업무 흐름 안에 둡니다.
검토와 수정 이력TRUST IS THE FOUNDATION
의료 AI의 신뢰는
약속보다 과정에서.
좋은 의료 기술은 무엇을 할 수 있는지와 함께,
무엇을 확인해야 하는지도 분명히 합니다.
Care first. Always.WHO 의료 AI 원칙을 참고한 설계 방향
의료진이 통제하는 AI
초안 생성과 임상 판단을 구분하고, 검토·수정·승인을 의료진의 흐름에 둡니다.
확인 가능한 근거
결과만 보여주지 않고 원본 기록과 작성·수정 이력을 함께 확인하도록 설계합니다.
도입 전에 정하는 데이터 경계
처리 목적, 접근 권한, 보관 기간, 배포 환경을 병원과 함께 검토합니다.
현장에서 검증하는 가치
기록 시간, 인계 누락, 수정 비율을 파일럿에서 측정하고 확대 여부를 결정합니다.
제품 설계 원칙입니다. 임상적 효과, 인증 취득 또는 병원 시스템 연동 완료를 의미하지 않습니다. WHO 의료 AI 고려사항 보기
EVIDENCE, NOT JUST EXPECTATIONS
우리가 출발하는 근거.
WHO / 2025Care needs
more hands.
more hands.
간호 인력 · 공식 보고서
State of the World's Nursing 2025
인력 부족과 근무 환경, 디지털 기술 활용을 함께 살펴보는 출발점.
WHO 원문 읽기구조화된 소통 · 협업 도구
인계의 맥락을 연결하는 SBAR
상황·배경·평가·권고를 전달하는 의료팀의 구조화된 소통 프레임워크.
AHRQ 원문 읽기WHO / 2023Trust by
design.
design.
의료 AI · 검증과 책임
의료 AI를 도입하기 전에
사용 목적, 데이터 보호, 외부 검증과 전 생애주기 문서화에 관한 고려사항.
WHO 원문 읽기자료의 발행 연도와 통계 기준 연도는 구분해 표시합니다. HL7 FHIR 개요 · 기록 출처·이력 표준
A FEW THINGS TO KNOW
도입을 고민하고
계신가요?
지금 체험 화면에서 실제 AI가 작동하나요?
현재 웹페이지는 미리 작성된 가상 시나리오를 탐색하는 제품 컨셉입니다. 실제 AI 추론이나 EMR 연동, 환자 정보 전송은 수행하지 않습니다. 초안·근거·검토가 이어지는 사용 흐름을 확인할 수 있습니다.
간호사의 판단을 대신하는 서비스인가요?
기록 정리와 인계 초안 지원을 중심으로 설계합니다. 진단·처방·임상 판단을 자동으로 확정하지 않으며, 담당 의료진이 원본을 확인하고 수정·승인하는 절차를 전제로 합니다.
병원의 기존 시스템과 어떻게 연결하나요?
실제 연계 전 병원 시스템, 사용 가능한 인터페이스, 데이터 범위와 권한을 확인해야 합니다. HL7 FHIR 등 표준을 참고해 연계를 설계하며, 특정 EMR과의 연동 완료를 주장하지 않습니다.
작은 범위에서 가치를 확인할 수 있나요?
한 병동의 한 업무를 대상으로 기준선을 측정하고, 가상 데이터 평가를 거쳐 승인된 환경에서 파일럿을 설계할 수 있습니다. 아래 도입 계획 만들기에서 검증 과제와 범위를 선택해 계획을 내려받을 수 있습니다.
START SMALL. BUILD WITH CARE.
당신의 병동에서,
가능성을 확인하세요.
한 병동, 한 업무부터.
현장의 기준으로 다음 단계를 설계합니다.