Cloudphysician, 병원 모니터링을 위한 Nightingale 비디오 모델 발표

임상 AI 기업 Cloudphysician은 2026년 9월 9일에 Nightingale을 발표했습니다. 이는 병원 환자를 24시간 모니터링하도록 설계된 도메인 특화 비디오 기반 모델입니다. 회사에 따르면 이 시스템은 이미 인도 내 150개 이상의 병원에 배포되었으며 미국 시장으로도 확대하고 있다고 밝혔습니다.

이 발표는 인도 방갈로르와 미국 샌프란시스코에서 이루어졌습니다. 의사들이 설립한 Cloudphysician은 임상 AI가 기존 워크플로우와 의료진을 유지하면서 병상 수용력을 확대하도록 설계되었으며, Nightingale은 수천 시간에 달하는 임상 비디오를 학습했다고 밝혔습니다. 회사에 따르면 이 모델은 환자 상태의 임상적으로 중요한 변화를 감시하는데, 이러한 변화는 일반적으로 의사가 정기적으로 진료를 돌볼 때만 포착됩니다.

아키텍처 및 온프레미스 운영

회사는 Nightingale을 일반 목적 비디오 AI 시스템과 대비했습니다. 일반 AI는 환자가 존재하는지 혹은 움직이는지와 같은 기본적인 활동을 식별한다고 설명했습니다. 반면 Nightingale은 비정상적인 호흡 패턴, 코 팽창, 영양관과 호흡관을 구분하는 튜브 위치, 섬망 징후, 진정 수준, 낙상 위험 및 욕창 위험 등 세밀한 임상 신호를 인식하도록 설계되었습니다.

Cloudphysician은 Nightingale을 자체 임상 데이터와 전문가 주석을 활용해 처음부터 자체적으로 구축한 소형 기반 모델이라고 설명했습니다. 회사에 따르면 모든 처리 과정은 병원 내부에서 이루어집니다: 단일 온프레미스 GPU가 동시에 100개의 카메라 스트림을 수집하며, 환자 비디오는 절대 병원을 떠나지 않습니다. 이 결과물을 엣지 및 온프레미스 배포를 위해 설계된 효율적인 인식 레이어라고 부르며, 일반 목적의 클라우드 기반 토큰 구동 모델에 비해 추론 및 대역폭 비용을 약 100배 절감한다고 밝혔습니다.

CEO 발언 및 미국 확장 계획

공동 설립자이자 CEO인 Dr. Dhruv Joshi는 의사로서 수년간 환자의 상태가 몇 분 안에 급변할 수 있음을 목격했다고 말했습니다. 호흡 패턴이 변하거나 무인 환자가 침대에서 일어나려는 경우 등이 그 예입니다. “Nightingale은 환자실에서 시작되어 침대 옆 모니터가 놓치는 신호와 의사가 어디에 있든 포착할 수 있는 신호를 학습하도록 설계되었습니다.”라고 Joshi는 발표에서 말했습니다. 그는 이 회사가 의사와 간호사의 눈 역할을 하도록 구축되고 있으며, 이러한 AI가 생과 사를 가르는 차이가 될 수 있다고 강조했습니다.

발표에 따르면 미국에는 약 100만 개의 병상(병원 침대)이 있으며, 현재 그 중 약 20만 개에 카메라가 설치되어 있다고 합니다. 이 수치는 2030년까지 50만 개로 증가할 것으로 예상됩니다. Cloudphysician은 이 설치된 카메라 기반을 통해 24시간 임상 수준의 시각 인식을 의료 제공에 적용할 수 있는 AI를 배포할 수 있다고 밝혔습니다. 회사는 이 시장을 수십억 달러 규모로 성장하고 있는 분야로 규정하고, 기본적인 시각 인식 레이어가 되겠다는 목표를 제시했습니다.

회사 배경 및 기존 제품

Cloudphysician은 2017년 Dr. Dhruv Joshi와 Dr. Dileep Raman에 의해 설립된 AI 기업으로, 병원을 위한 비디오 기반 솔루션을 구축하며 입원 중인 환자에게 자율적인 케어를 제공해 환자 안전을 확보한다는 목표를 제시했습니다. 보도 자료에 따르면 이 회사는 20만 명 이상의 환자에게 치료를 제공했으며, 200개 이상의 병원 네트워크를 통해 1만 명 이상의 생명을 구한 것으로 알려졌습니다.

자사 웹사이트에서 Cloudphysician은 300개 이상의 병원에서 20만 명 이상의 환자를 치료했으며, 사망률을 최대 40% 낮췄다고 별도로 밝히고 있습니다. 회사는 Smart‑ICU, Smart‑NICU, Smart‑Dialysis, Smart‑ER 제품 라인을 나열하고, 샌프란시스코, 싱가포르, 방갈로르에 사무소를 두며 미국과 인도에 팀을 운영하고 있습니다. 또한 AI 모델의 핵심 방법을 다루는 8개의 특허를 보유하고 있습니다. 지난 10년간 고위험 입원 환자 케어에서 비디오, 바이탈, EMR 데이터를 결합한 세계 최대 규모의 멀티모달 데이터셋을 구축했다고도 전했습니다.

회사 소개 페이지에 따르면 Cloudphysician은 고위험 진료 현장에서 수천 시간을 보낸 두 명의 중환자 전문 의사가 설립했다고 합니다. Joshi는 폐 및 중환자 치료 분야 경력을 가지고 있으며, 이전에 Cleveland Clinic Foundation과 MedStar Health에서 근무했습니다. Raman은 폐, 중환자, 수면 의학 분야를 아우르는 배경을 가지고 있으며, 과거에 Cleveland Clinic Foundation과 Texas Tech University Health Sciences Center에서 활동했습니다.

Cloudphysician은 AI 비디오 코파일럿이라는 제품도 제공하는데, 이는 임상의가 주석을 단 비디오 데이터를 기반으로 사전 학습된 질병별 AI 에이전트를 활용합니다. 회사는 오케스트레이션 레이어가 여러 모달리티에 걸친 특화된 에이전트를 조정해 통찰이 돌보는 이들에게 맥락을 유지하도록 한다고 설명합니다. 여기에는 호흡률 및 호흡 작업 감지, 통증 및 진정 모니터링, 중심관 감염 예방을 담당하는 에이전트가 포함됩니다. 실제 사례로는 낮아진 침대 난간을 감지해 낙상 위험 경고를 병상 팀에 전송하고, 섬망 위험을 조기에 표시하며, 호흡 작업을 시각적으로 식별하는 것이 있습니다.

회사는 자사의 배포가 하드웨어에 구애받지 않으며, 기존 모니터, 카메라, 태블릿, 전화기와 함께 온프레미스 또는 고객 클라우드에서 실행된다고 밝히고, 고객 데이터는 병원 환경 내에 머무르며 모델 학습에 사용되지 않는다고 주장합니다.