01
반복되는 수작업
결과지 한 장을 옮기는 데 약 3분이 걸립니다. 검사량이 늘면 입력 업무와 오류 위험도 커집니다.
LAB-TO-MARKET · 병원 의료데이터 AX
병원 문서를 데이터 자산으로
다기관 연구에서 출발한 MediPipe는 병원 문서를 2초 만에 구조화합니다. 최근 건양대학교병원 유상 검증에서 첫 매출을 만들었습니다.
현재 MediPipe에 집중합니다. DeepBreath 개발과 인허가 준비도 병행합니다.
폐기능검사 PDF종이·PDF 결과지 입력
OCR·NLP 인식·검증수작업 3분 → 자동화 2초
구조화 PFT 데이터EMR·연구·AI 활용 준비 99% 검증
DeepBreath를 위한 데이터 기반
3분 → 2초 폐기능 결과지 1장 처리 시간
99% MediPipe OCR·NLP 정제 정확도
4개 기관 다기관 연구에서 출발
초기 매출 최근 건양대학교병원 유상 검증
최우수상 2026 연합 실험실창업 캠프 IR
병원 AX의 시작점
AI 이전에, 데이터부터 막혀 있습니다
현장의 병목
폐기능검사 결과는 종이와 PDF로 쌓입니다. 의료진은 이를 직접 입력합니다. EMR·연구·AI에 쓰려면 정확한 구조화가 필요합니다.
02
일반 OCR의 한계
의료 약어·표·단위·참조값에는 맥락이 필요합니다. 범용 OCR만으로는 병원 수준의 품질을 확보하기 어렵습니다.
03
활용되지 못하는 데이터
문서에 갇힌 결과는 EMR·연구·분석에 쓰이지 못합니다. 병원 AX는 데이터 전환에서 시작합니다.
MediPipe
의료문서를 바꾸는 현장형 AX
다기관 연구로 기술을 검증했습니다. 최근 유상 검증을 거쳐 사업화하고 있습니다.
- 01
문서 수집
병원에 쌓인 종이·PDF 폐기능검사 결과를 불러옵니다.
- 02
인식·검증
OCR과 의료 NLP가 수치·단위·표 구조를 인식하고 검증합니다.
- 03
업무 연결
표준화된 데이터를 EMR, 연구와 의료 AI에 바로 연결합니다.
병원 의료문서 AX 주력 제품 · 초기 매출 발생
MediPipe
다기관 연구의 데이터 정제 기술을 제품화했습니다. 최근 건양대학교병원 유상 검증에서 현장 가치를 확인했습니다.
- OCR + NLP 정확도 99%
- 1장당 3분 → 2초 (98.9% 단축)
- 건양대학교병원 유상 공동 검증 연구
- EMR 자동 연동
- 특허 출원 (출원번호 10-2025-0166208)
MediPipe 데이터 기반 SaMD 중장기 파이프라인 · 개발·인허가 준비
DeepBreath CDSS
MediPipe가 정제한 데이터로 5년 후 악화 궤적을 예측합니다. 임상·인허가 검증을 단계적으로 준비합니다.
- 5년 후 악화 궤적 예측
- Red·Orange·Green 신호등 자동 분류
- 판독 속도 4배 향상
사업·기술 검증
연구로 증명하고, 매출로 확인했습니다
논문으로 기술을 검증했습니다. 병원에서는 비용 절감과 지불 의사를 확인했습니다.
최우수상
외부 검증
2026 연합 실험실창업 캠프 IR 발표
성균관대학교 창업중심대학 주관 · 2026
발표 주제
병원이 AI를 쓸 수 있게 만드는 데이터 인프라 — MediPipe
01 정확도 99% MediPipe OCR·의료 NLP 정제 성능
02 98.9% 단축 결과지 1장 처리 시간 · 3분에서 2초
03 AUROC 0.890–0.950 DeepBreath 기반 예측 모델 연구 성능
Research × Business
연구는 엄밀하게, 사업은 빠르게 실행합니다.
- 삼성서울병원·인천대학교·이대목동병원·춘천성심병원 다기관 연구
- 최근 건양대학교병원 유상 공동 검증 · 초기 매출
- SCI(E) 논문 15편 · 1저자 8편 · h-index 8
- 식약처 승인 SaMD 개발·검증 경험
대표 논문
Deep learning models for acute kidney injury prediction: multi-center external validation and evaluation under simulated continuous monitoring conditions
Separate and joint associations of cardiorespiratory fitness and healthy vascular aging with subclinical atherosclerosis in men
Novel artificial intelligence-based technology to diagnose asthma using methacholine challenge tests
왜 MediPipe인가
연구가 제품이 되는 세 가지 이유
01
의료 도메인 정제
폐기능 수치·단위·표·임상 맥락을 함께 구조화합니다. 30년·100만 건 코호트 정제 경험을 제품에 반영했습니다.
02
현장 사업화
다기관 연구로 기술을 검증했습니다. 최근 건양대학교병원 공동 검증에서 첫 매출을 만들었습니다.
03
AI로 이어지는 확장성
문서를 데이터 자산으로 바꿉니다. 이후 EMR·연구·DeepBreath로 확장합니다.
| MediPipe 경쟁력 | MediPipe | 범용 OCR·Document AI | 수작업 입력·외주 |
|---|---|---|---|
| 목적 | 병원 의료문서 AX | 범용 문자·문서 인식 | 단순 전산 입력 |
| 의료 맥락 | 폐기능 도메인 특화 | 제한적 | 담당자 경험 의존 |
| 정제 성능 | OCR·NLP 99% | 문서 유형별 편차 | 휴먼 에러 가능 |
| 처리 속도 | 1장 2초 | 후처리 필요 | 1장 약 3분 |
| 확장성 | EMR·연구·AI 연동 | 별도 시스템 개발 | 데이터 활용 제한 |
성장 전략
MediPipe로 진입해 DeepBreath로 확장합니다
MediPipe로 병원 현장과 매출을 확보합니다. 축적된 데이터로 예측 AI와 글로벌 시장에 확장합니다.
사업 진행 현황 다기관 연구에서 매출과 의료 AI까지
RESEARCH다기관 연구
4개 기관 삼성서울병원·인천대학교·이대목동병원·춘천성심병원에서 출발했습니다.
NOW첫 매출
건양대병원 최근 공동 검증 연구에서 첫 유상 매출과 현장 가치를 확인했습니다.
SCALE확장 기회
연 142만 건 국가검진 확대에 따라 증가하는 폐기능검사 데이터 처리 수요입니다.
PIPELINE중장기
DeepBreath MediPipe 데이터 기반 위에서 예측 SaMD 개발과 인허가를 병행합니다.
로드맵 MediPipe → DeepBreath
3단계 성장
- 2026AX 사업화
- 다기관 공동 연구 수행
- 법인 설립 (2026.08)
- 건양대학교병원 유상 검증 · 초기 매출
- 연합 실험실창업 캠프 IR 최우수상
- MediPipe 정식 출시
- 2027병원 확장
- MediPipe 병원 도입 확대
- EMR 연동·문서 영역 확장
- 폐기능 데이터 자산 축적
- DeepBreath 임상·인허가 준비
- 2028SaMD 확장
- DeepBreath 품목허가 추진
- 본격 임상 운영
- 글로벌 인허가 준비
글로벌 진출
MediPipe 레퍼런스로 해외 진출을 준비합니다. DeepBreath의 국내외 인허가도 단계적으로 추진합니다.
팀
실험실에서 시작해 현장으로
브레스유는 성균관대학교 실험실 기반 창업팀입니다. 연구는 엄격하게, 제품과 사업은 빠르게 검증합니다.
이경현
Kyung Hyun Lee
공동창업자 · 대표 (CEO) 임상 문제를 연구합니다. 그 결과를 제품과 사업으로 연결합니다.
- Medical AI 8년
- SCI(E) 15편 · 1저자 8편
- h-index 8
- 식약처 승인 SaMD 개발 경험
이다윤
Dayoon Lee
공동창업자 · 최고품질책임자 (CQO) 임상 현장의 언어를 품질과 규제 체계로 연결합니다.
- 간호학 기반 임상 이해
- 의료기기 QA
- QMS 체계 구축
- 인허가 프로세스
협력 네트워크
다기관 연구에서 출발했습니다. 최근 건양대학교병원 유상 검증을 통해 매출 단계로 나아갔습니다.
문의
MediPipe로 병원 AX를 시작하세요
병원·기관의 MediPipe 도입과 PoC 문의를 기다립니다. 연구협력·투자 관련 자료도 요청하실 수 있습니다.