BC Diabetes의 임상 AI 파트너건강을 위한
실용적인 AI.
클리닉에서도, 집에서도. 케어팀과 함께 임상 AI를 만들고, 가족이 매일 쓰는 영양 관리 도구도 만들어요.
AID 시스템을 위한 AI 임상 의사결정 지원
6.4mmol/L
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81
좋아요
8월 10일 – 16일 · 23끼
탄수화물 관리84
저녁 대부분 더 느린 탄수화물.
체지방 감량92
7일 중 5일은 목표 칼로리 이내.
건강한 지방75
3일 연속 저녁에 튀긴 음식.
우리가 만드는 것
클리닉과 가정,
하나로 이어진 케어.
클리닉에서고객사 프로젝트
임상 의사결정 지원
케어팀과 함께 만드는 AI 도구로, 임상의가 중요한 정보를 더 빨리 확인할 수 있어요. BC Diabetes에 처음 제공했어요.
파트너십 보기 →가정에서iOS·Android 출시
CosMeal
가족이 어떤 식사든 사진으로 찍으면 탄수화물이 얼마나 빨리 혈당을 올릴지 보고, 모두가 실제로 먹을 일주일 식단을 짤 수 있어요.
CosMeal 만나기 →다음 단계2027년 예정
임상 근거
CosMeal 탄수화물 흡수 속도 방식의 임상 연구예요. 식사 탄수화물을 속도별로 나눠 Loop에 입력해, 더 안정적인 혈당을 목표로 해요.
연구 파트너를 환영해요파트너십 · BC Diabetes
임상의와 함께 만든
의사결정 지원.
밴쿠버의 대표적인 당뇨병 클리닉인 BC Diabetes를 위해 AI 기반 임상 의사결정 지원 도구를 설계하고 개발했어요. 이 도구는 Loop를 비롯한 오픈소스 자동 인슐린 주입 시스템을 쓰는 환자의 치료 설정을 임상의가 검토하도록 도와요.
14일 검토 · 비식별화패턴 발견
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패턴
야간 저혈당높음
14일 중 9일 밤 · 01:00–05:00
변경 제안
야간 기저 주입률
0.80→0.65 U/hr임상의 검토용
하는 일
패턴을 찾고 설명해요
혈당과 인슐린 데이터를 검토해 패턴을 찾고, 근거가 되는 데이터와 함께 설정 변경을 제안해요.
결정하는 사람
언제나 케어팀
의사결정 지원만 해요. 모든 결과는 임상의가 검토하고, 모든 임상 결정은 임상의가 내려요.
개인정보
비식별화된 데이터만
AI에는 비식별화된 정보만 전달돼요. 환자 신원 정보는 클리닉 밖으로 나가지 않아요.
2026년 BC Diabetes에 제공했어요.
AI가 팀에 도움이 될 만한 임상 업무가 있나요? 요구사항 정의부터 인수인계까지 케어팀과 함께 만들어요.
AI 음식 일지와 식단 플래너
자신 있게
먹어요.
먹은 음식을 기록하고, 한 주의 점수를 확인하고, 원할 때 식사를 계획하세요.
식사 기록 · 탄수화물 흡수 속도반미 · 포장
34–38 g총 탄수화물
빠름~30분20–24 g
중간~3시간8–10 g
느림~5시간2–4 g
단백질·지방3–8시간20–26 g
흡수 시간합계
0 h2 h4 h6 h8 h
이번 주 저녁 메뉴
월치킨 데리야키
화마파두부저탄수화물 버전
수허니 갈릭 치킨
장보기 목록
24개 항목
81
주간 인사이트
좋아요 · 8월 10일 – 16일 · 23끼
기록
양보다 흡수 속도
빠른·중간·느린 탄수화물에, 늦게 반영되는 단백질과 지방까지.
인사이트
한 주의 점수
목표를 고르고, 다음 진료 때 가져갈 PDF로 내보내세요.
계획
온 가족, 하나의 식단
알레르기와 취향을 기억하고, 장보기 목록은 하나로.
레시피
저탄수화물 버전
탄수화물이 많은 요리마다 혈당을 고려한 버전이 있어요.
다음 단계 · 2027년 예정
탄수화물 흡수 속도 임상 연구
Loop에 쓰는 CosMeal 탄수화물 흡수 속도 방식을 검증할 연구예요. 임상 설계는 최고 의료 고문 Dr. Tom Elliott이 이끌어요.
회사
밴쿠버와 실리콘밸리에서
만들어요.
Ruichen (Bill) Liu
창업자 겸 CEO
밴쿠버 근무
의료 현장에 실용적인 AI를 들여오는 Cosmio의 미션을 이끌어요.
Gary Zhang
공동창업자 겸 CTO
밴쿠버 근무
확장 가능한 AI 시스템을 처음부터 설계하고 구축하는 풀스택 아키텍트예요.
Olivia Cui
공동창업자, CPO 겸 CMO
실리콘밸리 근무
제품 경험, 브랜드, 시장 진출을 이끌어요.
Dr. Tom Elliott
최고 의료 고문
밴쿠버 근무
임상 설계와 제품 전반을 자문해요.
설계부터 개인정보 보호 우선
기능에 꼭 필요한 정보만 수집하고, 환자 데이터는 절대 AI 모델 학습에 쓰지 않아요.
비식별화된 데이터만
임상 도구는 환자가 누구인지 전혀 알 수 없어요. 모든 분석은 서로 분리되어 실행돼요.
최종 판단은 임상의가
AI는 제안하고 설명해요. 결정은 케어팀 구성원이 내려요.