임상 검증의사용 AI · Laser protocol intelligence

DermatoScan AI

색소치료 프로토콜을 장비·병변·피부타입 기준으로 구조화합니다

사진, 병변 정보, Fitzpatrick 타입, 병원 보유 장비를 함께 읽어 후보 진단, 위험 신호, 기기 라우팅, 파라미터 참고 범위를 정리합니다. 현재 색소치료 AI에서 CO2·피코 기반 흉터치료 AI로 확장 중입니다.

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지식베이스 현황

초기 검증 케이스50+

색소 병변 지식베이스11

레이저/에너지 장비11

운영 맥락이 반영된 클리닉3

Demo

DermatoScan AI demo

실제 제품 흐름을 영상으로 확인하세요. 병변 입력, 분석 화면, 에이전트 상담, 프로토콜 참고 정보가 하나의 검토 흐름으로 이어집니다.

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핵심은 임상 지식베이스입니다

DermatoScan은 버전 관리되는 임상 지식베이스, 장비별 프로토콜 라이브러리, 의사 검토용 출력 구조 위에서 동작합니다. AI는 진단이나 시술 결정을 대신하지 않고, 의료진이 검토할 후보 진단·위험 신호·기기 라우팅·파라미터 참고 범위를 정리합니다.

Problem

레이저가 많아질수록 선택 기준은 더 중요해집니다

같은 병변이라도 색소 깊이, 피부타입, 자극 위험, 병원 보유 장비에 따라 적절한 접근이 달라집니다. 문제는 그 기준이 대개 개인의 암묵지로만 남아 있다는 점입니다.

병변-장비 매칭의 편차

주근깨, 흑자, 기미, PIH, ABNOM/Hori 등은 병변 깊이와 색소 반응이 다릅니다. 동일한 환자라도 어떤 파장과 펄스 레짐을 선택하느냐에 따라 검토 흐름이 달라집니다.

기기 선택의 불투명성

여러 레이저와 에너지 장비를 보유한 기관일수록 “왜 이 장비인가”를 설명할 수 있는 표준이 필요합니다. 기준이 머릿속에만 있으면 의료진마다 선택과 설명이 흔들립니다.

노하우의 비표준화

숙련자의 경험이 조직의 명시적 자산으로 남지 않으면 신규 의료진은 같은 시행착오를 반복합니다. DermatoScan은 그 판단 재료를 재사용 가능한 프로토콜 구조로 바꿉니다.

Clinical protocol engine

사진을 읽고, 프로토콜 흐름으로 연결합니다

DermatoScan AI는 병변 정보와 장비 인벤토리를 함께 읽어 의료진이 검토할 수 있는 기기 라우팅과 프로토콜 참고 범위를 제시합니다.

STEP 01

11개 병변 × 11개 장비 연결

색소 병변 지식베이스와 장비 라이브러리를 하나의 연결 구조로 정리했습니다. 입력된 병변이 어떤 유형·깊이·위험 맥락에 있는지 분류한 뒤, 보유 장비 안에서 검토 가능한 선택지를 좁혀 줍니다.

STEP 02

검토 가능한 출력 구조

출력은 후보 진단, 감별·위험 신호, 장비 선택 근거, 파라미터 참고 범위, 환자 설명 포인트로 나뉩니다. 의료진은 결과를 그대로 따르는 것이 아니라 판단의 맥락을 확인하고 채택·수정·기각합니다.

Protocol routes

병변·깊이·장비를 함께 보는 라우팅

4개 장비 예시가 아니라, 병원별 장비 구성과 병변 특성을 함께 보는 라우팅 구조입니다. 실제 도입 시에는 기관이 보유한 장비와 의료진 기준에 맞춰 검토 흐름을 조정합니다.

라우팅 축	검토 흐름
Pigment depth	표피성, 진피성, 혼합성 색소를 구분하고 기미·PIH처럼 자극 반응이 중요한 병변은 더 보수적인 경로로 보냅니다.
Device inventory	피코, Q-switched, long-pulsed, CO2 장비를 병원별 보유 장비 기준으로 매핑합니다.
Safety gates	악성 감별 필요성, 켈로이드/PIH 위험, Fitzpatrick 타입, 임신·약물 등 확인해야 할 조건을 먼저 띄웁니다.
Protocol reference	의료진이 최종 판단할 수 있도록 파라미터 범위, 전처치·후처치, 설명 포인트를 참고 정보로 정리합니다.

Registered laser library

755 nm

제모 전용 장비로, 같은 755 nm라도 PicoSure와 역할이 다르다는 점을 명확히 분리합니다.

SITE 03PICO

멀티파장 피코 단일 구성

Lutronic PicoPlus

1064 / 532 / 595 / 660 nm

색소, 문신, 혈관, 흉터, 모공을 단일 플랫폼에서 다루는 멀티 파장 경로입니다.

Development loop

색소에서 CO2·흉터치료 AI로 확장 중입니다

현재 중심은 색소 병변 라우팅이지만, 지식베이스와 제품 루프는 CO2 focal ablation, fractional CO2, acne scar, pore/scar/rejuvenation 경로로 확장되고 있습니다. 의료진 피드백과 개발 에이전트가 같은 루프 안에서 매일 개선합니다.

현재 중심: 색소 라우팅

피코·Q-switched·long-pulsed·혈관/제모 장비를 포함해 색소 병변 평가와 장비 선택 기준을 먼저 제품화했습니다.

확장 축: CO2와 흉터

두꺼운 병변 제거, CO2 focal ablation, fractional CO2, acne scar, pore/scar 경로가 다음 지식베이스와 검증 루프의 핵심입니다.

Human-in-the-loop 개선

의료진 검토, 케이스 로그, 지식베이스 업데이트, 개발 에이전트가 이어지는 구조라 시간이 갈수록 더 정교한 프로토콜 도구가 됩니다.

Validation

현장에서 검증되는 의사용 프로토콜 AI

DermatoScan은 실험실 데모가 아니라 실제 외래 맥락에서 검증 중인 분야별 AI입니다.

50+

초기 검증 케이스

색소 병변 지식베이스

레이저/에너지 장비

운영 맥락이 반영된 클리닉

주근깨·흑자·기미 등 50건 이상의 초기 검증 케이스를 바탕으로 실제 외래에서 선택 기준이 어떻게 작동하는지 확인하고 있습니다.

지식베이스 v2.2.0 기준으로 색소, 혈관, 제모, CO2, 흉터/모공 일부 경로가 장비별 문서와 프로토콜로 관리됩니다.

출력은 의료진 검토를 전제로 제공됩니다. AI는 진단·시술 결정을 대신하지 않고, 판단에 필요한 재료를 정리합니다.

검증된 구조는 향후 외부 medical vertical AI가 플랫폼에 올라올 때 따라야 할 기준선이 됩니다.

Platform

Medical Vertical AI Platform 안의 Layer 2

DermatoScan AI는 분야별 AI 층에 속하며, Dockie-talkie와 Clinical Copilot 같은 공통 인프라 위에서 작동합니다.

분야별 AI 층

피부 색소치료와 레이저 프로토콜이라는 특정 분야의 깊이를 담당합니다. WoundScan AI와 함께 분야별 AI의 검증 패턴을 만듭니다.

수평 인프라 위에서

Dockie-talkie는 언어 장벽을 줄이고, Clinical Copilot은 추론과 기록 맥락을 보강합니다. DermatoScan은 그 위에 피부·레이저 전문성을 얹습니다.

외부 AI 입점 기준

현장에서 검증한 데이터 구조, 의사 검토 방식, 프로토콜 관리 방식을 향후 3rd-party medical vertical AI의 입점 기준으로 삼습니다.

Impact

도입하면 무엇이 달라지는가

DermatoScan AI는 개인의 경험에 머물던 레이저 치료 노하우를 조직이 검토할 수 있는 자산으로 바꿉니다.

장비 선택의 표준화

병변과 장비 라우팅이 명문화되어 같은 병변을 더 일관된 기준으로 검토할 수 있습니다.

학습 곡선 단축

신규 의료진은 선배의 암묵지를 처음부터 추측하지 않고, 검증된 지식베이스를 참고 출발점으로 삼을 수 있습니다.

경험의 자산화

현장에서 쌓이는 케이스와 피드백이 지식베이스와 프로토콜 구조 안에 축적되어 기관의 장기 역량이 됩니다.

FAQ

자주 묻는 질문

DermatoScan AI 도입을 검토하실 때 가장 많이 받는 질문들을 정리했습니다.

아닙니다. DermatoScan AI는 진단이나 시술 여부를 결정하지 않습니다. 병변·장비·피부타입·위험 신호를 정리해 의료진이 검토할 수 있게 돕고, 최종 판단은 언제나 의료진이 합니다.

11개 색소 병변, 11개 레이저/에너지 장비, 실제 초기 검증 케이스, 장비별 프로토콜 문서, 의료진 피드백을 바탕으로 구성됩니다. 기미처럼 민감한 병변은 전처치와 자극 위험까지 함께 봅니다.

가능합니다. DermatoScan은 고정된 4기기 매트릭스가 아니라 병원별 장비 인벤토리에 맞춰 조정되는 라우팅 구조입니다. 도입 시 보유 장비, 시술 기준, 검토 범위를 함께 맞춥니다.

현재 중심은 색소치료 AI이며, CO2 focal ablation, fractional CO2, acne scar, pore/scar/rejuvenation 경로는 개발·검증 루프 안에서 확장 중입니다. 완성된 치료 성과를 보장하는 표현은 하지 않습니다.

DermatoScan AI는 에테르힐 2단 플랫폼의 Layer 2 분야별 AI입니다. Layer 1의 Dockie-talkie와 Clinical Copilot 위에서 작동해 통역, 기록, 추론, 분야별 프로토콜이 하나의 흐름으로 이어지게 설계합니다.

DermatoScan은 특정 API 이름이 아니라, 버전 관리되는 임상 지식베이스, 장비별 프로토콜 라이브러리, 의사 검토용 출력 구조 위에서 동작합니다. AI는 결정을 대신하지 않고, 의료진이 검토할 근거와 후보 흐름을 정리합니다.

DermatoScan AI 도입을 검토 중이신가요?

의료기관의 장비 구성과 진료 흐름에 맞춰 파일럿 범위를 함께 설계합니다.

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DermatoScan AI

색소치료 프로토콜을 장비·병변·피부타입 기준으로 구조화합니다

라우팅 축

검토 흐름

Pigment depth

표피성, 진피성, 혼합성 색소를 구분하고 기미·PIH처럼 자극 반응이 중요한 병변은 더 보수적인 경로로 보냅니다.

Device inventory

피코, Q-switched, long-pulsed, CO2 장비를 병원별 보유 장비 기준으로 매핑합니다.

Safety gates

악성 감별 필요성, 켈로이드/PIH 위험, Fitzpatrick 타입, 임신·약물 등 확인해야 할 조건을 먼저 띄웁니다.

Protocol reference

의료진이 최종 판단할 수 있도록 파라미터 범위, 전처치·후처치, 설명 포인트를 참고 정보로 정리합니다.