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CloudKites

진료 현장에서 구현되는 AI 네이티브 영상.

온프레미스 또는 하이브리드로 배포할 수 있는 신뢰할 수 있는 임상 AI — 의료 영상을 위한 AI 네이티브 PACS에서 시작해 에이전트형, 나아가 체화된 임상 보조로 발전합니다.

A clinician at a workstation reviewing medical imaging with AI assistance.

임상적 신뢰를 위한 설계

우리가 만드는 모든 것에 네 가지 원칙이 적용됩니다.

온프레미스 또는 하이브리드
원하는 곳에 팟을 배포하세요 — 완전한 온프레미스 또는 하이브리드.
표준 기반
DICOM, HL7을 지원하고 HIPAA를 고려하여 기존 시스템에 맞춥니다.
사람이 관여하는 의사결정
AI가 보조하고 초안을 작성하며, 임상의가 검토하고 서명합니다.
무료 도구
일반의와 모두를 위한 유용한 임상 AI.

두 개의 계층: 진료 현장의 엣지, 그 뒤를 받치는 파드

CloudKites는 두 개의 계층으로 구축된 AI-native PACS입니다. 엣지 소프트웨어는 진료가 이루어지는 현장에서 의료진을 실시간으로 보조하고, 파드는 그 뒤를 받치는 정보 시스템이자 아카이브로서 온프레미스 또는 하이브리드로 선택에 따라 배포됩니다.

엣지 — EndoEdge, PathoEdge, TomoEdge — 는 작업이 이루어지는 기기 위에서 실행됩니다. 그 순간에 임상의를 보조하며 검사가 만들어지는 그대로 영상, 동영상 클립, 전체 슬라이드 이미지를 담아냅니다. 진료 현장에 자리하기에 보조는 네트워크의 속도가 아니라 시술의 속도로 도착하고, 순간을 가로막는 대신 그 안에 조용히 머뭅니다. 임상의가 소프트웨어를 기다릴 일은 결코 없어야 하며, 소프트웨어가 임상의를 기다립니다.

파드 — EndoPod, PathoPod, TomoPod — 는 정보 시스템이자 아카이브입니다. 검사와 그 환자 메타데이터를 정리하는 EIS, LIS 또는 RIS로, DICOM으로 캡슐화되고 HL7에 정렬되며 HIPAA를 의식하는 자세를 갖춥니다. 파드를 어디서 운영할지는 고객의 결정입니다. 전적으로 온프레미스로 유지하여 아카이브와 정보 시스템을 시설 안에 머물게 하거나, 온프레미스 파드와 클라우드 파드를 짝지은 하이브리드로 운영하여 엣지와 클라우드를 비동기로 동기화함으로써 검사가 필요한 어디서든 닿을 수 있게 합니다.

동일한 아키텍처는 작은 단일 클리닉에서부터 중대형 병원까지 유연하게 적용되며, AI 보조를 받을 준비가 되어 있습니다. 끼워 넣을 수 있고 확장 가능한 모델이 특정 작업을 위해 점진적으로 더해지며 고객마다 맞춤화할 수 있습니다. 도움이 되는 것을 켜고 나머지는 그대로 둡니다. 어떤 배포 형태든 판독은 언제나 같은 방식으로 끝납니다 — 임상의가 AI 보조 초안을 검토하고 수정한 뒤 서명합니다. 엣지와 파드가 짐을 나르고, 임상의가 결정을 쥡니다.

An edge appliance at the point of care with the pod archive behind it.
읽을 때마다 일관되게
온프레미스든 하이브리드든 — 모든 배포에서 같은 모델, 그리고 임상의의 최종 승인.

내시경, 병리, 영상의학에 걸친 엣지와 팟.

엣지 도구는 진료 현장에서 실시간으로 보조하고, 팟은 정보 시스템이자 아카이브입니다 — 온프레미스 또는 하이브리드, 결합 가능한 AI와 검토·서명하는 임상의와 함께.

  • EndoEdge + EndoPod — real-time endoscopy AI and a full EIS.
  • PathoEdge + PathoPod — whole-slide imaging and a pathology LIS.
  • TomoEdge + TomoPod — an AI-native RIS and PACS.

플랫폼 살펴보기

내시경 병리 영상의학 CloudKites AI 네이티브 PACS 임상의통제권을 유지합니다 소견기록으로

엣지에서의 수집부터 서명된 보고서까지

검사가 엣지에서 수집되는 순간부터 보고서가 서명되는 순간까지, 그 경로는 모든 영상 양식에서 동일하며 — 그 경로의 모든 지점에서 임상의가 책임을 맡습니다.

1 캡처 2 동기화 3 검토 4 보고
엣지에서 수집 → 파드로 동기화 → 웹 뷰어에서 검토 → 보고서 서명.
A clinician reviewing an AI-assisted draft report before signing.

모든 것은 엣지에서의 수집으로 시작되며, 한 부서가 이미 사용하는 장비 위에서 이루어집니다. 엣지 도구는 실시간으로 보조하고 검사를 — 그에 속한 환자 메타데이터와 함께 — 로컬 엣지 데이터베이스에 기록합니다. 보조가 유용해지기 위해 임상의가 일하는 방식을 바꿀 필요는 전혀 없습니다. 플랫폼은 기존 장비를 그것이 있는 자리에서 맞이하며, 한 팀에게 새로운 작업 방식을 받아들이라고 요구하지 않습니다.

그다음 검사는 파드로 동기화됩니다 — 온프레미스로, 그리고 하이브리드로 운영한다면 클라우드 파드로도 — DICOM으로 캡슐화되고 HL7에 정렬된 채로 말입니다. 동기화는 비동기여서 엣지는 결코 네트워크를 기다리지 않으며, 검사는 필요한 어디서든 웹 기반 뷰어에서 접근할 수 있게 됩니다. 점진적으로 더해지고 고객마다 맞춤화된 끼워 넣는 AI 모델이 체계적으로 선별하고 반자동 보고서를 작성합니다. 그것들은 제안할 뿐, 결정하지 않습니다.

검토는 판단이 깃드는 곳입니다. 웹 뷰어에서 임상의는 검사 자체가 담을 수 없는 맥락 — 환자, 병력, 검사를 시행한 이유 — 을 가져와 그에 비추어 AI 보조 초안을 견줍니다. 그 사람의 검토를 거친 뒤에야 보고서는 서명되며, 다음 임상의가 읽고 신뢰할 수 있는 구조화된 결과로 남습니다. 네 단계, 그 모두를 관통하는 하나의 원칙 — 엣지와 파드는 보조하고, 임상의가 결정합니다.

하나의 아이디어, 영상이 판독되는 모든 곳에서 표현되다

CloudKites는 하나의 앱이 아닙니다. 그것은 하나의 가족입니다 — 공통의 기반 위에 세워진 세 가지 edge-and-pod 영상 제품, 임상 일상 전반에 걸쳐 일하는 에이전트형 어시스턴트 Myro, 그리고 진정으로 유용한 임상 AI를 누구의 손에나 쥐여 주는 무료 도구 모음입니다.

중심에는 세 가지 영상 제품이 자리하며, 각각 엣지 도구에 파드를 더한 것입니다 — 내시경을 위한 EndoEdge와 EndoPod, 병리를 위한 PathoEdge와 PathoPod, 영상의학을 위한 TomoEdge와 TomoPod. 표면적으로는 지원하는 작업이 다르기에 서로 달라 보이지만, 그 아래에서는 하나의 AI-native 기반과 하나의 모델을 공유합니다 — 엣지에서의 실시간 보조, 파드 안의 정보 시스템과 아카이브, 선택에 따른 온프레미스 또는 하이브리드, 끼워 넣는 AI, 그리고 검토하고 서명하는 임상의. 한 부서가 어떤 영상 양식으로 시작하든 같은 일하는 방식을 물려받으며, 더 많이 더해도 그것은 희석되지 않습니다.

그 제품들을 둘러싼 것이 Myro로, 듣고 보고 추론하는 에이전트형 어시스턴트입니다 — 행정과 간호 돌봄에서부터 영상과 검사 요약, 임상 인턴의 업무에 이르기까지 임상 일상 전반을 가로지르며 — 결정은 언제나 사람에게 남깁니다. 그리고 임상 플랫폼 너머에는 의도적으로 무료로 둔 계층이 있습니다 — 일반의를 위한 MedPodGP와 모두를 위한 Emu, 유용한 임상 AI가 예산에 가로막혀서는 안 되기에 우리가 나눠 주는 온디바이스 도구들입니다. 이들이 함께 하나의 아이디어를 이루며, 영상이 판독되고 돌봄이 전해지는 곳이라면 어디서나 그것을 표현합니다.

플랫폼 Myro

AI 네이티브 영상에서 에이전트형 임상 보조로, 그리고 궁극적으로 체화된 물리적 AI로.

비전 →

AI 네이티브 영상 진료 현장에서 에이전트형 보조 워크플로 전반에서 체화된 진료 나아가는 방향

표준 기반이며 온프레미스 또는 하이브리드로 배포할 수 있고, 임상 및 보안 표준에 맞춰 설계되었습니다.

신뢰 →

귀하의 시설 귀하의 통제 아래 유지됩니다

CloudKites의 최신 소식

제품 업데이트, 공지, 그리고 임상 AI에 대한 관점 — 팀에서 직접 전합니다.

원칙

설계 원칙으로서의 보조: 결정은 임상의가 내린다

우리 제품은 임상 업무를 보조할 뿐, 결코 자율적으로 결정을 내리지 않습니다. '설계 원칙으로서의 보조(assistive by design)'가 실제로 무엇을 의미하는지, 그리고 그것이 뷰어에서 감사 추적에 이르기까지 모든 것을 어떻게 형성하는지 살펴봅니다.

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