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MaiWai.Doctor

"의료진단의 어려움을 AI의 정확함으로 풀다"

MaiWai.Doctor는 다양한 의료 영상과 생체데이터, 임상데이터를 통합적으로 분석하여 복잡한 진단 과정을 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록
지원하는 통합 AI 프레임워크입니다. 환자 중심의 맞춤 진단과 예측을 통해 의료진을 지원할 수 있습니다.

01 | 데이터 처리 및 전처리

  • DICOM 헤더 및 영상 내 개인정보 마스킹
  • 의료영상(CT/MRI/초음파 등) 비식별화 처리
  • 노이즈 및 불필요 정보 자동 제거 (Data Cleansing)
  • 멀티모달 데이터 지원 (영상, 생체신호, 텍스트 등)

02 | AI 모델링 및 데이터 처리

  • 의료 데이터 특화 Augmentation (Cropping, Switching, Expansion 등)
  • 영상/신호 데이터 표준화 및 정규화 처리
  • Feature Engineering 및 AI 학습용 데이터 전처리 파이프라인 구성

03 | 데이터 시각화 및 분석 지원

  • 2D/3D 볼륨 랜더링 및 시각적 결과 확인
  • Label mask, Heatmap, Grad-CAM 등 AI 분석 시각화
  • 정량 분석 및 리포팅 기능 제공

04 | 응용 통합 및 모델 제공

  • REST API 기반 외부 시스템(PACS, EMR 등) 연동
  • Docker 기반 AI 모델 서빙 및 UI 임베딩
  • Cloud, Desktop, On-premise 등 다양한 환경에 대응



“임신부터 출산, 그리고 소아까지 — 생애주기 건강을 위한 AI 진단 플랫폼”

ObiX Framework

태아 심박동 분석 AI

AI 기반 태아심박동 분석 소프트웨어는 태아 심박동 모니터링 기술을 활용하여 국내외 병원에서 태아 상태 진단에 활용할 수 있으며, 기기의 고도화 및 차별화를 통해 제품 경쟁력을 높일 수 있습니다. 또한 AI를 활용해 심박동 패턴을 자동으로 분석하고 위험도를 판단하여 의료진에게 결과를 제공할 수 있으며, 자체 개발한 소프트웨어를 기기에 임베드하여 상용 제품으로 제조하는 것도 가능합니다.

  • 심박동 수와 패턴 자동 분석을 통한 위험 탐지 및 의료진 알림을 통해 진단 지원
  • 태아심박동 증상분류(Accerlation, Deceleration, Variability 분류) 및 태아위험도(Category I, II, III 분류) 진단
  • 태아의 상태를 진단하는 방법 (태아심박동 판독) (등록번호 : 10-2743059 / 2024.12.11)
  • 2025년도 보건복지부 저출산 극복 과제 선정 - 태아심박동 자동판독을 통한 태아곤란증 진단 및 예측 모델링 개발 진행 중


ObiX Framework

난소암 진단 AI

난소암은 여성암 중 발병률은 비교적 낮지만, 사망률 1위에 이를 정도로 치명적입니다. 대부분 3~4기에서 뒤늦게 발견되어 5년 생존율이 30% 미만에 불과하며, 초기 진단을 위한 초음파 영상의 정확도가 절대적으로 요구됩니다. 이에 당사는 고려대학교 구로병원 산부인과팀과 협력하여, 초음파 영상과 CA125 임상 데이터를 융합한 멀티모달 인공지능 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 약 1,000명의 난소암 환자 데이터를 기반으로, 초음파 영상 내 난소 및 암 영역을 자동으로 검출하고, 정상과 암 여부를 구분할 수 있도록 학습되었습니다.
이러한 기술력을 바탕으로 현재 특허 및 논문 발표를 완료하였으며, AI 기반 난소암 조기진단 모델로서 의료현장에서 실질적인 진단 정확도 향상에 기여하고자 합니다.

  • 초음파 영상과 임상데이터(CA125)를 결합한 멀티모달 데이터 기반 인공지능 모델링
  • 난소 및 종양 영역 자동 검출 및 정상/암 구분
  • 특허출원 - 인공지능 모델 기반 난소 질환 예측 방법 (등록번호 : 10-2724719 )
  • 논문발표(Journal of Clinical Oncology )
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소아 흉부질환 진단 AI

기존 성인용 AI 모델은 소아에게 적용이 어렵습니다.
이에 0~15세 소아 X-ray 데이터를 기반으로 폐렴, 흉막삼출 등
주요 질환을 자동 분류하는 AI 모델을 개발했습니다.
정확하고 빠른 진단으로 의료진의 임상 판단을 지원합니다.

  • 연령별 특성을 고려한 소아 전용 X-ray 분석 모델 적용
  • 폐렴, 흉막삼출, 신생아호흡곤란 등 6개 질환 자동 분류
  • IoU 0.9, Dice 0.94 수준의 높은 정확도 확보
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태아 성장 진단 AI

당사는 태아 초음파 영상을 분석하여 머리와 허벅지 뼈 등 임신 주기별 주요 부위를 자동 검출하고 크기(길이, 둘레 등)를 측정하는 AI 모델을 개발하였습니다. 본 모델은 인공지능 기반 자동 판독 기능을 통해 정상 발육 여부와 구조 이상 평가를 지원하며,
의료진의 진단 정확도 향상과 표준화된 진료를 가능하게 합니다.

  • 초음파 영상을 인공지능이 분석하여 태아 성장 상태에 대한 정량적 평가 제공
  • 머리, 허벅지 뼈 등 주요 부위를 자동 검출하고 측정하여 발육 상태 진단에 활용
  • 분석 결과를 기반으로 리포트를 자동 생성
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배아 분석 AI

배아 분석 AI는 다음과 같은 기능을 통해 체외수정의 효율성과
정확성을 향상시킵니다.

  • 체외수정 성공률을 높이기 위한 데이터 기반 분석 지원
  • 착상 가능성 예측을 위해 Expansion, ICM, TE 등의
    배아 특성 정밀 분석
  • 분석 결과를 바탕으로 Good / Poor 배아를 자동 분류하여
    임상의의 판단을 보조
더 다양한 구축사례를 만나보세요!

“교정부터 치주질환, 골수염까지 — 정밀 영상 기반 치과 AI 진단”

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치아/악안면 교정

CBCT 영상 기반으로 치아 및 안면 교정에 필요한 3차원 두부안면 계측점을 자동으로 검출하여 부정교합, 안면 비대칭 등 교정 진단과
수술계획 수립에 핵심 근거를 제공합니다.

  • N-phase MobileNet 기반 모델로 고도화된 커스터마이징
  • 국내 3개 치과병원의 두개안면 데이터 1,000건 활용
  • 치과 및 안면 교정 진단에 특화된 3D 계측점 자동 추출
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치주질환 진단 AI

파노라마 X-ray 기반으로 치아, 치조골, CEJ 및 TLA 기준선을 자동 검출하고, 골 소실 정도(RBL)를 정량 분석해 치주질환의 Staging과 Grading을 지원합니다.
이는 연간 약 1.7천만 건, 1.78조 원 규모의 국내 최다 다빈도 질환 진단을 자동화하여 임상 현장의 효율성과 진료 표준화를 높이는 데 기여합니다.

  • 치아 영역 및 치조골 자동 검출
  • CEJ 및 TLA 라인 분석을 통한 정밀 진단
  • RBL 계산 기반 치주질환 단계 및 중증도 분류
  • 근거 기반 치료계획 수립에 활용
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악골 골수염 진단 AI

CBCT 기반 인공지능 분석으로 질환 유무 판별부터 병소 위치 검출까지 자동화된 진단을 제공합니다. 질환의 Staging 및 병기 진단에 따라 맞춤형 치료계획 수립을 지원합니다.

  • 3D ResNet50 기반 모델로 골수염 여부를 높은 정확도로
    자동 판별
  • Heatmap 기반으로 병소 위치를 자동 검출하여 시각적 확인 가능
  • 병소 유무와 위치를 종합 판단하여 임상 진단의 정확도와
    효율성 향상
더 다양한 구축사례를 만나보세요!


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