Formulating
20%AI는 환자의 임상 복잡성을 이해할 수 있는가?
Hypothesis.
Longitudinal EHR에서 불확실성, 목표 충돌과 관리 부담을 나타내는 신호를 추출하면 진단 개수보다 유용한 모델을 만들 수 있는가?
Method.
개념 정의 → 임상 라벨링 → longitudinal feature → 예측 및 설명 가능성 검증
RESEARCH
From field experience
to testable questions.
Longitudinal data, clinical complexity and AI-native workflows form the emerging research program.
Exploring
30%EMR은 기록 시스템에서 의사결정 시스템으로 바뀔 수 있는가?
Hypothesis.
변화, 위험, 미완료 루프와 다음 행동을 중심으로 재구성하면 환자 파악 시간과 누락 위험을 줄일 수 있는가?
Method.
워크플로우 관찰 → 프로토타입 → 시뮬레이션 → 사용자 연구 → 안전성 평가
Exploring
15%Longitudinal data는 진료 사이의 행동을 어떻게 바꿀 수 있는가?
Hypothesis.
상태 전환, 반복 패턴과 치료 반응을 보여주면 환자와 의료진이 더 적절한 시점에 행동할 수 있는가?
Method.
CGM 사례 분석 → temporal pattern → 행동 제안 → 행동 변화 평가