Solutions
현장의 문제를
정확히 해결합니다
수기 기록의 한계, 실사 준비의 부담, 데이터 불일치
의료 소독 관리 현장의 3가지 핵심 문제와 endoful의 해결 방식을 소개합니다.
기록 업무 시간 절감
증빙 자료 준비 시간
도입 의료기관
데이터 정합 정확도
Problem & Solution
3가지 핵심 문제, 3가지 해결
01
수기 기록의 한계
검사 건수가 많은 날일수록 기록이 밀리고, 담당자가 바뀌면 일관성이 무너집니다. 누락된 기록은 평가 시 삭감으로 직결됩니다.
자동 기록
RFID가 내시경을 인식하는 순간 기록이 시작됩니다. 수기 입력 없이, 누락 없이, 담당자가 바뀌어도 표준화된 이력이 자동 생성됩니다.
02
실사·평가 준비 부담
실사 통보 후 과거 기록을 찾고 정리하는 데 반나절이 소요되는 경우가 빈번합니다. 증빙 자료 포맷이 평가 기준과 맞지 않아 재작성하기도 합니다.
즉시 증빙 생성
날짜 범위만 설정하면 해당 기간의 모든 기록과 평가 기준에 맞는 리포트가 즉시 PDF로 출력됩니다. 재작성·재정리가 필요 없습니다.
03
책임 소재·감사 불투명
문제 발생 시 누가 언제 어떤 작업을 했는지 확인하기 어렵습니다. 구두 확인에 의존하거나 기억을 더듬어야 하는 상황이 반복됩니다.
완벽한 감사 추적
모든 작업 이력이 변경 불가 로그로 남습니다. 담당자·시간·장비·처리 내용을 초 단위로 추적하며, AI가 이상 패턴을 자동으로 감지합니다.
Use Cases
업무 시나리오
실제 의료 현장에서 발생하는 6가지 상황과 endoful의 대응 방식입니다.
기록 누락 방지
문제 상황
내시경 검사 후 세척 과정에서 기록이 누락되는 경우
해결 방식
RFID 자동 식별로 세척기 투입 순간 기록이 시작되어 누락이 원천 차단됩니다.
세척 시간 관리
문제 상황
세척 시간이 기준을 초과하거나 미달하는 경우를 실시간으로 파악하기 어려운 경우
해결 방식
AI가 세척 시간이 기준을 벗어나는 즉시 알림을 전송하고, 통계 분석으로 패턴을 파악합니다.
담당자별 업무 분석
문제 상황
담당자별 업무량과 업무 품질을 객관적으로 파악하고 싶은 경우
해결 방식
담당자별 검사 건수, 세척 건수, 평균 소요 시간 등을 자동 집계하여 리포트로 제공합니다.
장비 가동률 분석
문제 상황
내시경과 세척기의 가동률을 파악하여 효율적으로 운영하고 싶은 경우
해결 방식
장비별 사용 빈도, 가동 시간, 유휴 시간을 분석하여 최적 운영 방안을 제시합니다.
AI 데이터 불일치 감지
문제 상황
RFID 로그와 실제 세척 기록이 불일치하거나 데이터 오류가 발생하는 경우
해결 방식
AI 정합 엔진이 다중 소스 데이터를 교차 검증하여 불일치를 즉시 알림 및 원인 분류합니다.
소모품 소진 예측
문제 상황
소모품이 예고 없이 소진되어 업무가 중단되는 경우
해결 방식
AI 패턴 학습으로 소모품 소진 시기를 미리 예측하고, 적정 시점에 발주를 알립니다.
Roadmap
개발 로드맵
더 많은 문제를 해결하기 위해 계속 발전하고 있습니다.
- AI 데이터 검증 고도화
- AI 이상 패턴 고도화
- 소모품 재고 발주 자동화
- 알림 채널 확대
- AI 소모품 사용 추적
- 소모품 사용량 예측
- 감염 위험도 예측
- 병원 전체 장비 통합 관리
- 글로벌 버전 출시
- 빅데이터 기반 인사이트
- AI 소독 품질 예측 모델
감염 위험도 예측 및 장기 기능은 로드맵에 따라 순차적으로 출시될 예정입니다.