요약

ONDIA는 AI와의 일상적 대화 속에서 자연스러운 분석을 통해 치매 진행도와 인지 변화를 조기 진단하는 디지털 헬스케어 솔루션입니다. 기존 검사의 심리적 압박과 데이터 왜곡 문제를 해결하고자 개인 맞춤형 맥락 기억 및 AI 저지연 기술을 적용하여 거부감 적은 대화 환경을 구현하였습니다. 이를 통해 일상 속에서 인지 기능을 평가 및 훈련하고, 보호자와 기관에 실시간 모니터링 데이터와 알림을 제공합니다. 고령의 부모를 둔 자녀와 노인 복지 시설들을 주 타깃으로 하여 돌봄 부담을 줄이고 사회적 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다.

1.기본개요

업종분류 : 지식/서비스

기술분야 : 바이오/의료/생명

아이템명 : AI 기반 대화형 치매 조기 진단 및 모니터링 서비스

아이템 개요

AI를 기반으로 서비스와 사용자의 일상 속 대화를 분석하여 치매 진행도 및 인지 저하 패턴을 진단하는 디지털 헬스케어 솔루션이다.

핵심 기능은 다음과 같다.

1) AI와의 대화를 기반으로 사용자의 인지 기능을 평가한다

2) 치매 예방을 위한 맞춤형 인지 훈련 기능을 제공한다

3) 세부 설정 시 보호자(본인 가족이나 센터 보호자 또는 주치의 등)에게 정기적인 리포트를 전송한다

4) 인지 기능에 유의미한 변화가 발생할 시 알림이 발송되도록 설정한다.

서비스의 주 사용자는 고령의 가족이 있는 보호자 또는 고령자 본인이다. 기존 인지 검사의 심리적 장벽을 해소하는 진단 환경을 조성하여 검사 시 발생할 수 있는 데이터 왜곡을 최소화한다. 또한 저지연 처리 기술을 통해 지연 시간이 거의 없는 자연스러운 대화를 구현하여 차별화하고자 한다.

현재 앱 목업 제작 중에 있으며, 유용하다고 판단되는 세부적인 기능들이 추가될 수 있다.

목표 시장은 1차적으로 치매 위험 고령자를 부모로 두고 있는 자녀들을 타깃으로 한다. 치매는 환자 본인 뿐만 아니라 주변인 전체가 환자를 위한 지속적인 노력이 필요하다. 해당 서비스를 통해 부담을 덜 수 있을 것이라 예상한다.

현재 대한민국은 심각한 고령화 사회로 진입하고 있다. 이에 치매 관련 시장이 급부상하고 있고, AI 기반 조기 진단, 치매 관리 기기 등 치매 연관 시장이 빠르게 확대되는 추세이다. 그에 따라 양로원 또는 요양원과 같은 노인 복지 시설이 최근 수년간 급격히 증가하고 있다. 따라서 2차적으로 노인 복지 시설이 또 다른 목표 시장으로서 역할을 할 것이라 생각된다.

2.문제인식

2.1.개발동기

치매는 환자 본인의 자아와 삶을 파괴할 뿐만 아니라 주변인(가족 등) 및 사회 전체에 심각한 심리적 경제적 부담을 초래하는 질환이다. 초고령 사회에 진입하고 있는 대한민국은 치매로부터 자유롭지 못하다. 대한치매학회의 ‘2025 치매백서’에 따르면 2025년을 기점으로 이미 치매 인구 100만명을 돌파했다. 65세 이상 노인 10명 중 1명 꼴로 치매를 앓고 있는 것이다. 현재의 고령화 속도를 고려할 때 2050년에는 200만명을 훨씬 돌파할 것으로 예상된다. 이는 2050년 예상 대한민국 총 인구의 5%에 해당하는 수치다. 치매 관련 사회적 비용도 큰 폭으로 증가하고 있다. 2010년 5천억원 수준에서 2020년에는 22조원으로 급증하였다. https://md.kbs.co.kr/prepare/talktalkView?seq=26

중요한 것은 치매로 이어질 위험이 있는 ‘경도인지장애(MCI)’ 단계를 조기에 진단하고 때에 맞는 치료를 받아 치매를 차단하거나 예방하는 것이다. 치매 발병을 지연하는 것은 중증화 방지 및 사회적 비용 절감에 핵심적이라고 할 수 있다. 실제로 발병을 2년만 늦추면 40년 후 유병률을 80% 감소시키는 효과가 있다. 보건복지부 질병관리본부

환자 개인의 유병률 뿐만 아니라 주변인의 돌봄 부담이 45.8%에 육박하는 현실의 문제점을 완화하고, 환자 1인당 1733만 ~ 3138만원에 달하는 사회적 비용을 절감할 수 있기에, 일상 속에서 거부감 없이 경도인지장애를 진단해 낼 수 있는 디지털 헬스케어 솔루션은 필수적이다.

2.2.목적/필요성

해당 아이템을 구현함으로써 환자의 치매 유병률을 줄이고, 주변인의 돌봄 부담을 덜며, 치매에 필요한 사회적 비용을 줄이는 것에 목적이 있다. 또한 직접적인 사용자가 자신이 진단을 받고 있다는 사실을 최대한 인지하지 못하게 함으로써 진단에 왜곡이 발생하는 현상을 줄이려 한다.

PEST

P) 정부의 제5차 치매관리종합계획에 따라 치매 관련 디지털 헬스케어 솔루션을 통한 정책적 지원이 기대됨. 또한 IT 및 AI 기술이 빠르게 진화하고 있는 정세에서 관련 기술에 대해서도 정책적 관심이 기대됨.

E) 현재 치매 관련 사회적 비용이 크고, 앞으로 고령화 시대에 비용이 급증하게 될 것으로 예상됨에 따라 저비용으로 고효율을 기대할 수 있는 AI 진단 서비스를 통해 비용 절감이 필수적으로 다가올 것임.

S) 가족 및 보호자의 돌봄 부담이 가중되고 있다. 그들이 부분적으로나마 일상으로 돌아올 수 있도록 할 수 있는 솔루션이 절실하다.

T) LLM과 Live Chat 기술의 발전으로 인해 고령층을 위한 디지털 헬스케어 솔루션을 보급할 수 있는 기술적 기반이 탄탄하다. 또한 고령층을 위한 스마트 기기 보급의 확대로 인해 AI 기술이 고령층의 일상 속에서 자연스럽게 기능할 수 있을 것으로 보인다.

3.실현가능성 (사업화 계획 및 실행방안)

-자금확보

해당 서비스는 수많은 양질의 데이터 확보가 관건이다. 초기에 공격적인 마케팅을 통해 많은 사용자를 유치하는 것이 서비스의 중요한 요소가 될 것이라 예상된다. 또한 사용자 이탈 방지 및 유료 구독으로의 유도를 위해 초기에 양질의 서비스를 제공하는 것 또한 중요한 부분이다. 따라서 초기 소요 비용을 핵심으로 판단하여 AI 모델 파인튜닝 및 인프라 구축과 초기 임상 연구 및 알고리즘 고도화, 그리고 마케팅 및 운영비에 상대적으로 큰 초기 비용이 소요될 것으로 예상된다.

이에 대회 주최 측의 전문적인 지원과 정부의 창업 지원비 등을 최대한 조사하고 활용하여 초기 기술적, 금전적 지원을 확보한다.

개발 완료 후 서비스 런칭 시 일반 사용자의 유료 구독 및 디지털 헬스케어 스타트업 관련 투자를 바탕으로 자금을 유치하여 추후 진행될 기관용 서비스 구축을 진행한다.

-As-Is to To-Be

As-Is: 기존의 치매 및 인지 검사의 경우 자신이 진단을 받고 있다는 심리적 압박감과 일상적이지 않은 테스트 환경에 의해 거부감이 발생하거나 테스트 시 결과에 왜곡이 발생할 수 있다는 문제점이 존재했다.

To-Be: AI 기술과 저지연 실시간 대화 기술로 구현된 자연스럽고 일상적인 환경 속에서 진행되는 대화로 왜곡이 없는 인지 기능 검사 환경을 구축한다. 1차 목표 시장인 고령 부모를 둔 중장년층 자녀들을 타깃으로 하여 서비스 마케팅을 시작한다.

사업화 마일스톤

1단계: AI 환경 및 저지연 대화 구축

고령자 발화 특성에 맞는 음성 처리 알고리즘 최적화를 통해 인식률 높은 실시간 음성 대화 기반을 마련한다. 이후 AI 모델 경량화 및 데이터 통신 경로 최적화를 통해 피검사자가 불편을 느낄 만한 응답 지연을 최소화하여 일상적인 대화 환경을 구현한다.

대화 맥락을 통한 개인화된 진단 서비스를 구현하기 위해 과거 대화 맥락을 기억하고 어휘의 다양성과 문장의 복잡도, 반복 발화 정도 등의 인지 저하 패턴을 정량화한 후 해당 데이터에 기반하여 자연스러운 대화 환경을 마련한다. 이때 개인 데이터에 대한 유출 우려가 있으므로 디바이스 내에서 개인정보 마스킹 및 온디바이스 STT(Speech to Text)를 우선적으로 수행하고 진단에 필요한 값만 클라우드로 전송해서 진단하는 보안 구조를 구축한다.

2단계: 진단 알고리즘 고도화

초기 테스트를 통해 수집한 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 학습시키고 성능을 업데이트할 수 있는 자동화된 파이프라인을 구축한다. 또한 알고리즘의 의료 유효성을 분석하여 기술적 완성도를 높이기 위한 방안을 마련한다.

3단계: 타겟 유저층이 확대됨에 따라 대규모 기관을 위한 B2B 전용 대시보드 시스템을 구축한다. 또한 기존 기관에서 사용하는 시스템과 본 시스템의 데이터를 원활하게 연동할 수 있는 API를 개발한다. 추후 정부 부처의 디지털 의료기기 인허가(SaMD)를 획득하기 위해 개인 데이터 비식별화, 암호화를 통한 개인정보보호법 기준 충족 및 의료적 타당성 확충을 위한 기술 수준을 향상, 의료법 기준을 충족시킨다.

4.기술성(차별성)

본 서비스의 가장 차별화된 부분은 피검사자가 검사를 받고 있다는 사실을 최대한 인지하지 못하게 하는 환경의 구축에 있다. 기존의 방문 검사 및 획일화된 인지 검사 테스트에서 발생할 수 있는 심리적 긴장감을 완화하고 AI와의 자연스러운 대화를 통해 인지 기능을 테스트한다. 해당 기능을 위해 필수적인 기술적 요소 2가지는 아래와 같다.

-저지연 실시간 대화 AI 구현: 응답 지연 시간을 최소화함으로써 자연스러운 대화를 구현하여 이질감을 줄이는 한편 검사에 몰입하도록 유도한다. 하지만 기술 구현 초기에 저지연 환경 구현보다 진단의 정확성을 높이는 것이 우선되어야 할 것으로 보이므로 다음 기술적 요소를 더 우선하고자 한다.

-피검사자 맞춤형 맥락 기억: 피검사자의 과거 대화 이력을 기억하여 추후 맥락에 맞는 초개인화된 대화 알고리즘을 구축한다. 기본적으로 대화 속에서의 어휘 다양성 및 문장 구조 복잡성, 대화 주제 이탈 정도 등을 수치화하여 인지 기능의 변화를 추적하는 한편 과거 대화 이력의 기억을 통한 피검사자의 기억력을 내부적으로 테스트하는 기능을 통해 자연스러운 대화의 구현과 진단의 정확성을 모두 잡고자 한다.

본 서비스와 유사한 서비스로는 실비아헬스와 슈퍼브레인 등이 있다. 이들은 주로 미션 및 퍼즐 수행을 통한 진단과 훈련에 기반하고 있고, 디지털 기기에 익숙하지 않거나 검사 자체에 거부감이 있는 피검사자에게 심리적 압박을 주어 인지 테스트 결과가 왜곡될 우려가 있다. 또한 기존 서비스의 경우 일상적이지 않은 환경에서 진행되며 인지 테스트를 위한 시간을 따로 마련하여 임해야 한다. 반면 본 서비스는 자연스러운 일상 속 대화 자체를 데이터로 활용하여 피검사자의 심리적 거부감을 줄이고 테스트 결과의 신뢰도를 높인다.

또한 단발적인 테스트 한 번으로 끝나지 않고 축적된 과거 데이터를 기반으로 맞춤형 인지 기능 검사 AI로 진화한다는 것이 주요 차별점이다. 과거 대화 맥락을 기억하고, 정량화된 과거 인지 기능 데이터를 기반으로 하여 연속적인 인지 기능 변화를 추적 및 관찰하며 단순한 진단 테스트를 넘어 나만의 뇌 건강 관리 AI로서 기능할 수 있다. 사용하면 할수록 개인화되는 맞춤형 AI 기능을 통해 정기적 사용을 유도할 수 있다.

또한 실시간 모니터링을 통해 피검사자의 보호자 및 고령자 관리 기관의 돌봄 부담을 극적으로 완화하고, 정확도는 비약적으로 높일 수 있다.

5.시장성 (시장 분석 및 경쟁력 확보방안)

시장 현황

대한민국은 2025년에 치매 인구 100만명을 돌파하며 치매 위험 국가에 진입했다. 2020년 기준 치매 관련 사회적 비용은 22조원을 돌파하였고, 고령화가 가속됨에 따라 사회적 비용은 앞으로 폭증할 것으로 예상된다. 이에 맞춰 디지털 헬스케어 시장 또한 큰 성장률을 기록하며 성장하고 있다. 최근 발표된 정부의 제5차 치매관리종합계획에 따라 디지털 헬스케어 시장의 진입 장벽이 낮아지고 시장은 커질 것으로 생각된다.

경쟁사 분석

주요 경쟁 서비스로는 실비아헬스와 슈퍼브레인을 꼽을 수 있다. 이들은 비일상적이고 분절화된 미션 수행 기반의 인지 검사 및 훈련을 통해 인지 기능을 평가한다. 정부는 AI 기반 경도 인지 장애 조기 진단에 대한 제도적 지원을 예고하였다. 두 경쟁 서비스는 양질의 인지 훈련 콘텐츠를 보유하고 있으나 해당 서비스를 이용하기 위해서는 피검사자가 앱에 접속하고 서비스가 제공하는 과제를 수행해야만 한다. 이는 예방 정책의 핵심이라고 할 수 있는 접근성과 지속성을 충족할 수 없다.

본 서비스는 이용하기 위한 의식적인 노력 없이 자연스러운 일상 속 대화를 통해 인지 기능을 테스트한다. 정부가 추진하는 정책의 방향성과 일치하며, 디지털 소외계층까지 포용할 수 있는 헬스 인프라로서 경쟁사 대비 압도적인 우위를 점한다고 생각된다.

STP 전략

Segmentation: 1.성인 자녀 그룹: 독립해서 살고 있는 자녀들로, 부모님의 상태를 매일 확인하기 어렵다. 디지털 서비스 이용에 능숙한 그룹으로 초기 이용자의 대부분을 차지할 것으로 예상된다.

2.독거 노인: 경도인지장애가 발생하더라도 병원 방문이나 디지털 기기 사용에 거부감이 있는 경우가 대부분인 그룹으로, 고위험군에 속한다.

3.기관: 제한된 인력으로 수많은 사람을 관리해야하는 보호센터나 요양원

4.예방 그룹: 현재는 건강하지만 지속적인 뇌 건강 관리에 관심이 높은 그룹

Targeting

초기 시장 진입 후 서비스가 성숙해지는 과정에서 가장 중요한 그룹으로 설정

-성인 자녀 그룹: 부모님을 대신하는 실제 결제자이며, 부모님을 위해 효도성 서비스로 구독료를 지불할 의사가 확실할 것으로 보임.

-기관: 사용자 데이터를 대량으로 확보할 수 있는 그룹이며, 정부 지원금 및 서비스 분야 관련 예산으로 안정된 매출 구조를 형성할 수 있음

Positioning

일방적이고 딱딱한 검사 이미지에서 벗어나 따뜻하고 일상적인 친구와 같은 서비스로 포지셔닝한다.

다른 서비스가 임상적인 결과에만 집중할 때, 본 서비스는 사용자와의 정서적 안정감 형성을 통해 자연스러운 데이터 수집이 가능함.

또한 능동적이고 지속적인 모니터링을 통해 정적인 이미지에서 벗어나 인지 능력 검사 및 개선을 위한 동반자로서 인식되고자 함.

대표자 및 팀원 이력

이동건 (대표) : 서울대학교 의과대학 재학, 2024학년도 수능 수석, 의학 지식에 기반한 건강 데이터 해석 능력,

이성엽 (개발) : 서울대학교 의과대학 재학, 카이스트 전산학부 전공, MD 위너스 주최 Medical Hackathon 대회 참가 경험, 머신러닝 로봇 구현 및 AI 관련 개발 경험 보유

최유현 (개발) : 서울시립대학교 컴퓨터과학부 재학, 웹/앱 서비스 아키텍처 설계 및 풀스택 개발 역량 보유

유승현 (운영) : 한양대학교 산업공학과 재학, 2025 키움증권 인턴 활동, 데이터 분석 및 시스템 최적화 역량 보유

이재용(경영) : 성균관대학교 경영학과 재학, 비즈니스 모델 수립 및 시장 지표 분석 역량 보유

역할분담

이동건 (대표) : 팀 전반을 뛰어난 분석력으로 총괄하고, 인지 변화 검증과 인지 훈련 가이드라인을 수립하여 서비스의 의학적 신뢰도를 확보함

이성엽 (개발) : 카이스트 전산학부 및 서울대 의대에서 쌓은 공학적, 의학적 역량을 활용해 이용자 맞춤형 인지 변화 추적 및 훈련 프로그램을 설계하고 의료적 검증을 담당함

최유현 (개발) : 인지 능력 데이터 수집, 관리 DB를 구축하고, 맞춤형 알고리즘 설계 및 앱 UI/UX 구현 등 서비스 개발 전반을 총괄함

유승현 (운영) : 인지 훈련 수행 데이터를 분석해 추천 알고리즘 정확도를 지속 개선하고 운영 프로세스 효율화를 담당함

이재용(경영) : 시장 분석 및 경쟁 서비스 분석을 통해 수익 구조 설계, 마케팅 전략 수립, 초기 시장 진입 전략의 구체화를 담당함