이비인후과 전문의 아버지의 40년 임상 경험에서 발견한 문제. 환자 눈을 보고 싶었던 의사와, 그 문제를 기술로 풀겠다고 나선 아들의 창업기.
SOAP 형식의 의료 기록을 수작업으로 쓰는 시대는 끝나가고 있습니다. AI 자동 생성의 현실과 한계, 그리고 차트쏙의 접근법.
기존 EMR을 유지하면서 AI 차트를 도입하는 현실적인 방법. 클립보드 복사부터 API 연동까지, 단계별 접근법을 소개합니다.
한국어 의료 음성인식의 현재 수준과 한계. 화자 분리, 의학 용어 인식, 방언 처리 등 실제 진료실에서 겪는 기술적 도전들.
진료는 끝났지만 업무는 끝나지 않습니다. 차트 작성, 환자 안내, 리콜 관리 — 진료 후 30분이 번아웃을 만드는 이유.
내과와 이비인후과의 차트는 완전히 다릅니다. 범용 AI로는 해결할 수 없는 전문과 특화 AI의 필요성과 차트쏙의 접근 방식.
진료 후 환자에게 전달하는 안내문을 매번 손으로 작성하고 계신가요? AI 기반 안내문 자동 생성이 클리닉에 가져오는 변화.
재내원 환자를 놓치면 매출이 빠집니다. 수작업 리콜 관리의 한계와 자동화가 가져오는 매출 안정화 효과를 정리합니다.
AI 차트 서비스 도입 시 반드시 확인해야 할 보안 체크리스트. 개인정보보호법, 의료법 관점에서 정리합니다.
국내외 AI 메디컬 스크라이브 서비스를 비교합니다. 녹음-텍스트 변환만 하는 서비스와 후속관리까지 돕는 서비스의 차이.
의사 1~3명 규모 클리닉에서 진료 효율을 높이는 실용적인 방법. 접수부터 후속관리까지 단계별 개선 포인트.
AI가 진료 기록만 돕는 시대는 지나고 있습니다. 예약, 안내, 리콜, 분석까지 — 클리닉 운영 전반을 AI가 돕는 미래를 전망합니다.