Shyld AI, 1억 3400만 달러 투자 유치… “액티브 AI”를 병원 운영에 도입

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 업무 흐름에 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 업무 흐름 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 업무 흐름, 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 광범위한 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.