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헬스케어 AI 스타트업 Shyld AI는 미국의 병원에 실시간 운영 AI 시스템을 확대하기 위해 1억 3400만 달러의 시드 자금을 유치했다. 이 라운드는 Aulis Capital이 주도했으며, 새로운 헬스케어 에이전트 AI 부문에서 가장 큰 시드 자금 중 하나이다.
Mohammad와 Morteza Noshad 형제가 설립한 이 회사는 “액티브 AI”라고 불리는 것을 개발하고 있다. 이는 추천이나 요약을 생성하는 것뿐만 아니라 헬스케어 환경 내에서 직접적인 운영 조치를 취할 수 있는 시스템이다.
수동적인 헬스케어 AI를 넘어
오늘날의 헬스케어 AI 생태계는 대부분 행정 자동화, ambiente 듣기 도구, 및 임상 문서 조수에 집중되어 왔다. Shyld AI는 실시간으로 병원 활동을 모니터링하고 응답하는 AI 시스템을 구축함으로써 자신을 다르게 위치시키고 있다.
이 기술은 수술실과 임상 시설 내에서 작동하도록 설계되어 있으며, 시스템은 수술 진행, 방 전환 타이밍, 직원 이동, 절차적 병목 현상을 해석할 수 있다. 목표는 지연을 줄이고 수술실 효율성을 개선하며 일반적으로 상시 인간 조정이 필요한 병원 운영의 일부를 자동화하는 것이다.
이 플랫폼은 또한 규정 준수 및 감염 제어 프로세스를 모니터링하며, 이는 병원에 남아있는 주요 운영 및 재정 부담이다.
병실 내 에지 AI
회사의 플랫폼 중심에는 VERTEX라는 독점적인 AI 모델이 있으며, 물리적 헬스케어 환경에서 에지 네이티브 배포를 위해 특별히 구축되었다.
클라우드 인프라에 크게 의존하지 않고, 시스템은 병실 내 장치에서 직접 작동한다. 이 접근 방식은 최소한의 지연으로 변경하는 조건을 지속적으로 인식하고 응답할 수 있도록 하며, 또한 민감한 헬스케어 데이터를 외부로 전송하는 것에 대한 우려를 줄인다.
에지 AI 아키텍처는 신뢰성, 개인 정보 보호, 및 실시간 의사 결정이 중요한 산업에서 점점 더 중요해지고 있다. 병원 환경에서, 작은 지연이나 중단도 워크플ロー에 방해를 가하고 환자 결과에 영향을 줄 수 있으므로, 현지 처리가 특히 가치 있다.
Shyld AI의 인프라는 병원 IT 시스템에 광범위한 통합을 필요로하지 않고 임상 환경 내에서 지속적으로 작동하도록 설계되었다.
자율 UV-C 살균 기술과 AI 결합
회사의 가장 두드러진 응용 프로그램 중 하나는 AI 주도 자동화와 UV-C 살균 기술을 결합한다.
병원 관련 감염은 전 세계적으로 병원에서 지속적인 문제이다. 회사에서 인용한 CDC의 데이터에 따르면, 이러한 감염은 미국에서 매년 약 72,000명의 사망에 기여한다.
Shyld AI의 자율 시스템은 병원 활동에 대한 실시간 분석을 통해 살균이 언제 및 어디서 발생해야 하는지 결정한다. 플랫폼은 방 전환 단계, 절차 완성을 감지하고, 수술 및 환자 전환 간의 청소 워크플ロー 최적화를 식별할 수 있다.
회사는 또한 스탠퍼드 대학교의 연구를 언급했는데, 이는 American Journal of Infection Control에 발표되었으며, 시스템은 대조군 방에 비해 오염 수준을 93% 이상 감소시켰다.
에이전트 AI, 물리적 세계로 확장
자금은 “에이전트 AI”에 대한 투자자의 관심이 증가하는 가운데 도착했다. 에이전트 AI는 정보를 분석할 뿐만 아니라, 동적인 환경에서 자율적인 조치를 취할 수 있는 시스템이다.
현재 AI 시장의 대부분은 소프트웨어 공조 및 생성 인터페이스에 집중되어 있지만, 점점 더 많은 스타트업이 제조, 로봇공학, 물류, 헬스케어 인프라와 같은 물리적 운영 환경으로 AI를 도입하려고 시도하고 있다.
병원은 이러한 종류의 배포에 가장 어려운 환경 중 하나이다. 병원에는 엄격한 규제 요구 사항, 매우 가변적인 워크플ロー, 개인 정보 보호 제한, 및 상시 운영 압력이 결합되어 있다. 이러한 환경에서 자율적인 AI 시스템을 성공적으로 배포하는 것은 다른 규제 산업에서 물리적 AI 시스템에 대한 더广泛한 기회를 나타낼 수 있다.
Shyld AI는 새로운 자금을 사용하여 미국의 헬스케어 시스템에 대한 배포를 확대하고, 제약 제조 및 규제된 청정실 환경에서의 응용 프로그램을 탐색할 계획이라고 말했다.
보다 넓은 의미에서, 헬스케어 AI는 디지털 어시스턴트 및 행정 도구를 넘어, 물리적 환경 자체와 직접 상호 작용하고 최적화하는 시스템으로 점점 더 진화할 수 있다.
