MindTalk도입 문의

키오스크 네이티브 임상 AI

오프라인 문진을
실시간 AI 분석으로.

음성, 표정, 텍스트 신호를 통합 분석해 진료 전 핵심 리스크와 임상 인사이트를 구조화합니다. 키오스크에서 바로 시작되는 인텔리전스.

실제 문진 체험실증 및 도입 문의

하드웨어

키오스크 터미널

분석 데이터

음성, 영상, 텍스트

SUBJECT_TRACKING_ON
FACS_READY
DIST: 0.8M

인터랙티브 키오스크 데모

실제 현장에 도입될
AI 문진 UI 체험하기

시작하기 버튼을 눌러 데모 시나리오를 직접 조작해 보세요.

이심전심톡

스마트문진

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사람에게 말하기 전,
먼저 말문을 열어보세요.

AI 키오스크와 짧게 대화하고, 상담 전 이해를 돕는 참고 정보를 정리합니다.

AI Analysis Report

이심전심톡 상담 전 사전 이해 리포트

음성, 표정, 텍스트 다중 모달 데이터를 종합 분석하여 상담사에게 제공되는 상세 리포트입니다.

상담 전 사전 이해 리포트 샘플

엔터프라이즈 운영에 맞춘
AI 문진 인텔리전스

대화 경험은 단순하게, 분석 결과는 정량적으로. 대형 병원과 기관 운영 흐름에 바로 연결되는 제품 구조입니다.

01

멀티모달 융합 분석

음성, 영상, 텍스트 신호를 단일 파이프라인으로 동기화하여 다차원적인 환자 상태를 파악합니다.

02

실시간 위험 신호 탐지

응답 지연, 감정 변화, 회피 표현 등 임상적으로 유의미한 주의 신호를 즉각적으로 식별합니다.

03

RAG 기반 문진 제어

전문 의료 지식 베이스를 활용하여 대화의 일관성과 임상적 근거를 확보합니다.

04

구조화된 임상 리포트

비정형 대화 데이터를 표준 척도 중심의 정량적 리포트로 변환하여 의료진에게 전달합니다.

Core Architecture

안전하고 통제 가능한
RAG 기반 추론 엔진

대형 병원의 컴플라이언스 기준을 충족하기 위해, 할루시네이션(환각)을 원천 차단하는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 독자 구축했습니다.

멀티모달 토크나이저

음성/비디오/텍스트 스트림을 실시간으로 분할 및 병합하여 단일 벡터로 변환합니다.

의학 지식 베이스 검색

DSM-5 기준 및 병원 내부 프로토콜을 우선 검색하여 근거 기반으로 응답합니다.

보안 및 데이터 익명화

온디바이스 혹은 폐쇄망 환경을 지원하며 환자의 민감 정보(PHI)를 자동 비식별화합니다.

system.pipeline_statusActive
Input
LLM + RAG
Output

LOG STREAM

> Vectorizing multimodal inputs...

> Fetching from DSM-5 clinical DB...

> Insight generated. Latency: 124ms

Vision Engine Analysis

미세 표정 분석 시스템 (FACS)

비전 엔진은 인간의 기본 감정을 해독하기 위해 안면 움직임 부호화 시스템(FACS)의 Action Unit(AU)을 실시간으로 매핑하고 추적합니다.

기쁨 (Happiness)

  • AU6Cheek Raiser

    뺨을 올림

  • AU12Lip Corner Puller

    입꼬리를 대각선 위로 당김 (진정한 미소의 핵심)

슬픔 (Sadness)

  • AU1Inner Brow Raiser

    눈썹 안쪽 끝을 올림

  • AU4Brow Lowerer

    눈썹을 내리고 미간을 찌푸림

  • AU15Lip Corner Depressor

    입꼬리를 아래로 내림

공포 (Fear)

  • AU1, AU2Inner & Outer Brow Raiser

    눈썹 전체를 올림

  • AU4Brow Lowerer

    눈썹을 모음

  • AU5Upper Lid Raiser

    윗눈꺼풀을 치켜뜸

  • AU20Lip Stretcher

    입술을 수평으로 길게 늘림

분노 (Anger)

  • AU4Brow Lowerer

    눈썹을 내리고 강하게 모음

  • AU5Upper Lid Raiser

    윗눈꺼풀을 올림

  • AU7Lid Tightener

    아래눈꺼풀을 조임

  • AU23Lip Tightener

    입술을 꽉 다물어 얇게 만듦

놀람 (Surprise)

  • AU1, AU2Inner & Outer Brow Raiser

    눈썹을 높게 올림

  • AU5Upper Lid Raiser

    눈을 크게 뜸

  • AU26Jaw Drop

    힘을 빼고 턱을 아래로 벌림

혐오 (Disgust)

  • AU9Nose Wrinkler

    코를 찡그리며 콧등에 주름을 잡음

  • AU10Upper Lip Raiser

    윗입술을 들어 올림

분석은 정교하게,
경험은 직관적으로

실제 임상 현장의 문진 흐름을 반영하여, 도입 즉시 현장에서 작동하는 파이프라인을 구축했습니다.

단계 01

사전 문진 접수

대기 구간에서 AI 인터뷰를 시작하고 환자 맥락 정보를 안전하게 수집합니다.

단계 02

멀티모달 융합 분석

텍스트, 음성, 영상 신호를 동기화하고 임상적 의미가 있는 반응 패턴을 추출합니다.

단계 03

위험도 및 맥락 평가

우울, 무기력, 회피 등 핵심 지표를 점수화하고 근거 문장을 자동 연결합니다.

단계 04

의료진 요약 리포트 전달

진료 전 의료진 대시보드로 전달되어 상담 효율과 의사결정 속도를 높입니다.

대시보드 미리보기

의료진을 위한
직관적인 인사이트

세션 요약, 반응 타임라인, 음성/표정 분석 결과를 한 화면에서 제공합니다. 진료 전 컨텍스트 파악 시간을 획기적으로 단축합니다.

dashboard.camorix.com/report/ESMT-2026-0513-0248
AI 분석 완료ESMT-2026-0513-0248

이심전심톡 상담 전 사전 이해 리포트

멀티모달 AI 문진 기반 상담자 참고 자료

※ 참고용 자료본 리포트는 진단서가 아니며, 최종 판단은 상담자의 면담과 평가를 기반으로 합니다.

세션 기본 정보

이용 일시2026.05.13 19:42
대상자 유형21세 / 남성 / 대학생
상담 목적초회 상담 전,
스트레스 상태 점검

이용 맥락 요약

상담자에게 말로 표현하는 것에 부담을 느껴, 비대면 키오스크를 통해 편안한 환경에서 마음 상태를 먼저 정리하고자 이용하였습니다.

종합 증상 요약

  • •수면 패턴이 불규칙해지고 낮 동안 피로감과 무기력감이 지속되는 양상을 보임.
  • •사람들을 만나는 것이 점점 부담스럽고 약속을 피하거나 혼자 있는 시간이 늘어남.
  • •상담에 대한 필요성은 인식하고 있으나, 직접 말하는 것에 대한 부담이 큼.
주요 고민 태그수면 불규칙무기력감사회적 위축대인 회피음주 조절 우려

주요 발화 스크립트 (대상자 표현)

"상담을 받아야 하나 고민은 했는데, 직접 말하려니 조금 부담돼요.
"요즘 밤낮이 자주 바뀌고, 해야 할 일을 자꾸 미루게 돼요.
"술을 많이 마시는 건 아닌데, 가끔 조절이 안 되는 느낌이 들어요.

멀티모달 감정선 타임라인

00:00 시작
02:15 수면응답 지연
06:40 대인시선 회피
11:20 감정표정 긴장
18:35 종료
  • •수면, 대인관계 주제에서 말속도 저하 및 시선 회피 경향 뚜렷함.
  • •문장 말미의 에너지(음량) 저하 관찰, 전반적으로 단조로운 음색.

상세 관찰 메모

주제응답 요약AI 메모
수면수면 시간이 불규칙하며 기상 곤란답변 지연
대인관계만남 부담감, 약속 횟수 감소시선 회피
감정상태무기력하고 의욕 저하 호소에너지 저하

상담자 후속 질문 제안

1

수면 패턴이 무너지기 시작한 시점과 관련된 계기나 상황은 무엇이었나요?

2

최근 들어 가장 부담스럽게 느껴지는 대인관계 상황에 대해 이야기해 주세요.

Deployment Environments

다양한 의료 현장에 최적화

마인드톡(MindTalk)은 높은 확장성을 기반으로, 전문 의료 기관부터 공공 인프라까지 각 현장의 워크플로우에 유연하게 녹아듭니다.

H

상급 종합병원 정신건강의학과

전문의 진료 대기 시간 동안 초진 환자의 기초 문진을 수행하여, 한정된 진료 시간을 핵심 상담에만 집중할 수 있도록 돕습니다.

P

공공 보건소 및 지자체 센터

다수의 지역 주민을 대상으로 우울증 및 치매 조기 스크리닝을 자동화하여 공공 의료 인력의 과부하를 해소합니다.

U

대학 학생상담센터

학생들이 상담사 배정 전 비대면으로 편하게 자신의 상태를 점검하고, 고위험군을 신속하게 선별하여 위기 개입을 지원합니다.

연구 기반 검증을 전제로 설계된
의료 AI 문진 플랫폼

학술적 연구를 바탕으로 개발되었으며, 실제 임상 현장의 요구사항을 충족하기 위한 엄격한 가이드라인을 따릅니다.

연구 기반

한림대학교 인공지능융합학부

주요 타겟

정신건강 조기 스크리닝

분석 데이터

음성, 영상, 텍스트

도입 환경

상급 종합병원 및 공공 보건소

FAQ

자주 묻는 질문

네, 가능합니다. 표준 API 및 HL7, FHIR 규격을 지원하여 기존 EMR/EHR 시스템과 안전하게 통합됩니다. 환자 ID 매핑을 통해 분석 결과가 진료 차트로 직접 전송될 수 있습니다.

엔터프라이즈 플랜의 경우 로컬 네트워크 기반의 온프레미스(On-premise) 설치를 지원합니다. 이를 통해 외부 인터넷 연결 없이도 병원 내부망에서 안전하고 빠르게 추론 엔진이 작동합니다.

데이터는 분석 즉시 메모리에서 삭제되며 서버에 저장되지 않습니다. 진단 요약 리포트 생성 과정에서 환자 식별 정보(PHI)는 철저히 비식별화 처리되어 HIPAA 및 국내 개인정보보호법을 준수합니다.

병원 환경에 맞춘 일체형 키오스크 패키지를 제공해 드리며, 이미 태블릿이나 스탠드형 기기를 보유하고 계신 경우 웹/앱 솔루션(SaaS) 형태로만 도입하는 것도 가능합니다.