Skeeper AI

  • AI 진단을 위한 임상 데이터 확보
  • AI 폐/심음 분류 알고리즘
  • 질병 분류 AI
  • 스키퍼 Edge AI

1. AI 진단을 위한 임상 데이터 확보

  • 임상 데이터의 신뢰성 확보를 위한 5단계 임상 검증 프로세스 적용
  • 전향적 임상연구를 통한 높은 신뢰도의 질병 분류 데이터 확보
  • 전송 단계별로 원음 손실이 없도록 유지

2. AI 폐/심음 분류 알고리즘

  • 폐/심음 이상 판정 및 질환 분류 모델 개발
  • 정상/비정상 폐/심음에 의한 질환 데이터 수집
  • 가벼운 딥 러닝 모델

3. 질병 분류 AI

  • 신뢰할 수 있는 임상 데이터를 기반으로 한 인공지능 학습
  • AI 진단 정확도 향상을 위한 데이터 전처리 최적화
  • 청진기 데이터를 Multi-task CNN Model로 분류하여 질병별 확률 계산
  • X-AI 모듈 적용 → AI 진단 결과 판단 근거 제시(신뢰도 향상)

4. Skeeper AI

  • Skeeper Edge AI는 AIoT 기반 청진기 솔루션으로 Edge Computing과 On-Device AI의 통합을 통해 청진기 의료 데이터의 보안을 강화합니다.
  • Edge AI 기술은 의료인과 홈케어(가정) 모두에게 심폐 건강 1차 검진 역할을 수행합니다. (Skeeper R1에 적용)

  • AP

  • Octa-core AP
    Embedded Edge AI Solutions

  • Mode Selection

  • Camera
    Stethoscope (Heart, Lung, Abdomen, and Others)
    Data Transmission

  • UI/UX

  • Measurement, AI Analysis,
    History, and Others

  • Storage

  • +30,000 Measure Data

  • Wireless Communication

  • Bluetooth, Wi-Fi