Ideas become clearer
when they are written.

Against Frictionless AI - Productive Middel

환자 프리뷰는 요약 화면이 아니다

중요한 정보를 줄이는 것이 아니라, 지금 판단에 필요한 변화·위험·미완료 루프를 먼저 보여줘야 한다.

환자 프리뷰에서 시작하는 AI Native EMR

다음 세대 EMR은 정보를 더 보여주는 시스템이 아니라 변화와 위험을 먼저 이해시키는 시스템이어야 한다.

델타가 리스트보다 먼저다

재진에서 전체 검사값보다 이전 대비 변화가 임상적 의미를 가진다.

AI 문서화의 목표는 글쓰기 자동화가 아니다

반복 작업을 줄이면서 임상 사고와 의사결정의 추적 가능성을 보존해야 한다.

환자 복잡성은 진단 개수로 측정되지 않는다

불확실성, 목표 충돌, 관리 부담과 사회적 맥락이 실제 복잡성을 만든다.

의료 에이전트는 무엇을 맡아야 하는가

에이전트의 핵심은 대화 능력이 아니라 역할, 권한과 책임 이관 조건이다.

Continuous Care는 모니터링이 아니라 피드백 루프다

변화 감지, 해석, 행동, 실행과 결과 확인이 하나의 폐쇄 루프로 연결되어야 한다.

의료 AI 수출은 소프트웨어 번역이 아니다

임상 관행, 책임 구조, 병원 운영 모델까지 현지화해야 한다.

Continuous Care는 진료 사이의 시간을 설계하는 일이다

센서와 앱보다 중요한 것은 변화 감지부터 행동과 결과 확인까지 이어지는 피드백 루프다.

의료진 저항은 제품 신호일 수 있다

변화를 싫어한다고 보기 전에 새로 추가된 책임과 워크플로우 마찰을 살펴야 한다.

Longitudinal data의 핵심은 더 긴 데이터가 아니다

상태 전환, 치료 반응, 반복 패턴과 이상 변화를 표현할 수 있어야 한다.

에이전트는 화면이 아니라 역할이다

업무 목표, 권한, 입력과 출력, 중단 조건과 책임 이관이 정의되어야 한다.

하나의 질문으로 커리어를 다시 읽기

임상, 병원 운영, 중국, 디지털 헬스케어와 AI 연구는 의료 복잡성을 작동하는 시스템으로 바꾸는 하나의 궤적이었다.

제품과 논문은 다른 속도로 움직인다

현장 관찰이 연구 질문을 만들고 연구 결과가 제품 원칙으로 돌아오는 증거 루프가 필요하다.

의료 AI의 ROI는 시간 절감만이 아니다

인지 부담, 누락 위험, 조정 비용과 임상적 결정의 질까지 평가해야 한다.

왜 이 사이트를 living thesis로 운영하는가

AI Native Healthcare에 대한 장기 질문을 글, 개념, 프로젝트와 연구로 연결하기 위해서다.