의료는 병원에서 시작되지 않습니다.토탈케어로그는 일상을 기록으로 바꾸고,다음 의료까지 끊기지 않게 연결합니다.
일상의 기록이 다음 의료로 이어지는 구조를 만듭니다.
일상의 기록이 다음 진료로 이어지려면, 병원 밖 증상·복약·생활이 표준 케어로그에 모이고 AI가 분석·권고까지 이어 다음 진료·연계로 잇도록 설계한 토탈케어로그입니다. (DAL 플랫폼의 헬스케어AI 축)
표준 케어로그와 AI — 일상과 진료를 잇고, 정보 비대칭을 완화하는 쪽으로
지식·진료 맥락의 양 차이는 구조적으로 존재합니다. 한 번에 없앨 수는 없어도, 일상의 증상·복약·생활이 표준 케어로그로 쌓이고 AI가 정리하며 안내에 근거와 이유가 붙으면 환자는 막연함이 줄고, 의료진은 짧은 외래 진료에서도 같은 출발선을 잡기 쉬워집니다. 검색·광고 노출이 아니라 이해되는 흐름을 쌓는 방향을 지향합니다.
만성질환·복약·수면·활동을 매일 짧게 남기고 진료 때 설명하고 싶은 환자·가족
내원 전후 생활 경과를 같은 형식으로 받아보고 싶은 병원·약국·케어 기관
항암·정신건강 등 집중 관리 모드와 리포트가 필요한 특수 상황 케어
표준 케어로그·RWE·과제 연계를 논의하려는 연구·공공·제약 담당자
DAL 철학과 맞닿는 기술 축
올바른 의료 문화 — 정보 비대칭을 완화합니다
과장·광고 중심의 정보 대신, 근거 기반 설명과 투명한 기대치를 제공합니다. 사용자가 스스로 이해하고 결정하도록 돕습니다.
근거 기반 설명(XAI)
권고·경보에는 이유와 근거(가이드라인·공식 라벨·통계)를 함께 제시합니다.
과잉 진료 예방
고위험·비가역 결정은 세컨드 오피니언·경과 관찰 옵션을 안내해 성급한 결정을 줄입니다.
광고·과장 검증
미용·한방·치과 등 다양한 치료에 대해 기대 효과·한계·부작용을 교육적으로 설명합니다.
산업 트렌드 — 광고 중심에서 케어 성과 중심으로
광고·마케팅 중심에서 케어 성과 중심으로. 이제 블로그·검색 노출이 아니라 표준 케어로그·AI 분석이 선택 기준으로 작동하는 흐름을 지향합니다.
환자는 신뢰 가능한 근거·경과 정보를 더 쉽게 확인하고, 의료기관은 과도한 노출 경쟁보다 실제 케어 품질과 설명 역량으로 선택받는 구조를 지향합니다.
병원
변화 전: 광고·내원 후 단절
변화 후: 케어로그 기반 리드 → 진료 준비 단축 → 재내원율↑
약국
변화 전: 단발 판매
변화 후: 복약 순응도 → 리필 자동화 → 구독 모델
마케팅
변화 전: 광고비 소진·효과 불명
변화 후: 케어 성과로 평가 → 신뢰 기반 매칭
본 서비스는 의료교육·의사결정을 돕는 정보 제공을 목표로 하며, 구체적 진단·치료는 의료전문가 판단을 따릅니다.
의료 데이터는 이미 존재하지만 연결되지 않습니다.
문제는 데이터 부족이 아니라 흐름이 없다는 점입니다.
토탈케어로그는 이 단절을 하나의 구조로 연결하기 위해 설계되었습니다.
토탈케어로그 구조 한눈에 보기
일상 기록에서 시작해 AI 분석과 진료 연계까지 이어지는 핵심 구조를 시각적으로 요약했습니다.
누가 왜 막히나 — 토탈케어로그에서 바뀌는 점
역할은 다르지만, 공통 병목은 데이터가 한 줄기로 이어지지 않는 것입니다.
환자·일상 케어 사용자
막힘: 증상과 복약이 말과 기억에만 남아, 진료 때마다 처음부터 설명해야 합니다.
토탈케어로그: 짧은 기록이 케어로그로 쌓이고, 주간 요약·질문 포인트로 진료 준비 시간을 줄이는 흐름을 지향합니다.
보호자·가족
막힘: 멀리 있으면 부모·가족의 하루 상태를 같은 그림으로 보기 어렵습니다.
토탈케어로그: 동의된 범위에서 요약·알림으로 맥락을 공유하고, 응급이 아닌 패턴 변화를 먼저 보려 합니다.
병원·약국·케어 기관
막힘: 내원 순간 정보 위주라 일상 경과가 비어 있고, 순응·생활 데이터가 돌아오지 않습니다.
토탈케어로그: 표준 요약·로그 연계로 상담·준비를 같은 표에서 시작하는 협업을 지향합니다(EMR 대체가 아닌 보조 레이어).
공공·연구·제약
막힘: 현장 데이터가 표준 없이 흩어지면 RWE·안전 신호 논의의 재현성이 떨어집니다.
토탈케어로그: 동의·비식별 조건에서 스키마 기반 과제·집계를 논의할 수 있는 구조를 목표로 합니다.
토탈케어로그란 무엇인가
토탈케어로그는 일상 데이터를 기반으로 의료의 전 과정을 연결하는 AI 디지털케어로그 기반 운영 인프라입니다.
인공지능 시대의 새로운 의료 운영체계 — AI 디지털케어로그를 중심으로 진료실 중심에서일상 중심으로 전환하고, 개인에 맞춘 병원 여정을 재구성합니다.
토탈케어로그는 AI 디지털케어로그를 기반으로 진료실 밖의 시간을 의료의 일부로 바꾸는헬스케어AI입니다. 아래 섹션에서 작동 원리와 실제 사용 흐름을 차근히 설명합니다.
표준 케어로그는 증상·복약·생활 등을 같은 스키마로 남기는 기록층이고, AI 디지털케어로그는 이를 수집·표준화·분석·안내하는 디지털·AI 레이어입니다. 토탈케어로그는 위 두 층을 아우르는 이 서비스의 운영·브랜드 명칭입니다.
일상 기록
증상·복약·수면·식사·운동·정서를 원클릭/음성으로 간편 기록합니다.
AI 분석
개인 기준치·추세·이상치를 자동 탐지. 위험 신호를 조기 경보하고 권고합니다.
병원·약국 연계
플랫폼에 연동된 병원·약국과 안전하게 연계하고, 리포트를 공유해 진료 준비 시간을 줄입니다.
핵심: 플랫폼의 중심은 AI 디지털케어로그. 진료실 밖의 시간을 의료의 일부로 바꿔, 내원 전후로 케어가 끊기지 않도록 설계했습니다.
전 생애 케어 흐름 — 한눈에
아이에서 시니어까지, 기록이 이어지고 AI가 보조하며 필요할 때 의료와 연결됩니다.
영유아
보호자 기록(수면/수유/증상)
성장기
예방접종·활동·학습/스트레스
성인
웨어러블·자가기록·AI 상담
의료 연계
필요 시 연동 병원/약국 연결
개인 맞춤
영양·생활습관·복약 코칭
사용자는 무엇을, 어떻게 체감하나
일반 의료와 항암 환자 사례로 구체적인 워크플로우를 확인하세요.
일반 의료 시나리오
- 아침: 수면·증상 원클릭 기록 → AI가 패턴·트리거 분석
- 점심: 복약 알림·순응도 체크 → 누락 시 리마인드
- 오후: 이상치 감지 → 병원 예약 제안(연동 병원 리스트)
- 저녁: 식단 기록 → 영양 균형 가이드·약국 링크
- 주말: 1주 리포트(PDF) 생성 → 가족/의료진 공유
항암 환자 시나리오
- 시작: 레짐·스케줄 입력 → 부작용·체중 집중 추적 모드
- 매일: 오심/통증/피로 기록 → 위험 신호 조기 경보
- 식단: 약물·증상 기반 영양식 추천 → 체중·수분 관리
- 가족: 보호자 공유·상태 변화 알림
- 장기: 재발 징후·만성 부작용 모니터링
한방병원 시나리오
- 문진: 증상·체질·생활기록 입력 → 케어로그와 통합
- 권고: 한약/침/온열·생활 가이드(근거·주의 포함)
- 경과: 수면·통증·식사 변화 기록 → 권고 자동 조정
- 연계: 필요 시 양방 검사·병원 협진 안내
- 리포트: 주간 요약(PDF) 생성·공유
본 시나리오는 사용자 교육 목적의 예시이며, 진단·치료는 의료전문가의 판단을 따릅니다.
항암·만성질환 케어와 식사 실행 — 베지케어와 한 줄기
진료와 복약만으로는 일상 식사·체력·선호가 비어 있기 쉽습니다. 토탈케어로그에서 쌓인 부작용·체중·영양·선호 맥락은 동의된 범위에서 베지케어의 AI 레시피·주간 식단·영양 코칭·커뮤니티·파트너 커머스로 이어져, 피로한 환자가 실제로 먹을 수 있는 실행으로 연결되는 것을 지향합니다. 장기 추적·생활 회복에는 식습관 데이터가 필수 축입니다.
- 항암·회복기 제한·선호를 반영한 레시피 생성과 주간 식단 루프
- 생성·실천한 레시피를 공유하는 커뮤니티로 사회적 지지
- 레시피·식재료를 마켓·정기배송 등과 연결해 구매까지 이어지는 파트너 구조(단계적 확장)
구체 의료행위·상품 구매는 사용자 선택과 파트너 약관·동의 범위를 따릅니다.
기존 헬스케어 흐름과 무엇이 다른가
기능 나열이 아니라, 데이터가 흐르는 축만 비교합니다.
| 비교 | 기존에 흔한 구조 | 토탈케어로그가 지향하는 구조 |
|---|---|---|
| 기록의 시작 | 내원·처방 중심, 그 사이는 말·메모 | 일상에서 표준 케어로그로 시작 |
| 데이터 흐름 | 앱·병원·종이가 각각 따로 | 수집→표준화→분석→권고→연계 파이프라인 |
| 설명·신뢰 | 광고·검색 노출 위주 설명 | XAI로 이유·한계·근거를 함께 제시 |
| 기관 협업 | 팩스·이미지·재입력 반복 | 동의된 요약·리포트로 같은 그림 공유 |
어떻게 작동하나 — AI 디지털케어로그 파이프라인
수집 → 표준화 → AI 분석 → 권고 → 연계, 5단계로 일상 데이터를 실사용 증거(RWE)로 전환합니다.
1. 수집
앱·음성·웨어러블·설문으로 자동/수동 수집
2. 표준화
통일된 스키마로 정규화 (의료 상호운용성)
3. AI 분석
개인 기준치·추세·이상치·트리거 탐지
4. 권고
행동 가이드·복약 스케줄·식단 개선 제안을 통해, 의료진과 상의할 수 있는 질문 포인트를 정리해 줍니다.
5. 연계
병원/약국/요양/가족과 리포트·알림 공유
이 파이프라인은 RWE(실사용 증거) 생성으로 이어집니다. 자세한 연구 협력과 학습 방법은아래 '데이터·연구 협력(RWE)'에서 확인하세요.
설명 가능한 AI(XAI) — 환자가 이해하는 내 치료
"무슨 치료를 받는지, 이 약이 왜 필요한지, 내 몸은 어떻게 변하는지"를 쉬운 언어와 시각 자료로 설명합니다.
처방·검사 요약
무엇을, 왜 했는지 한 줄 요약과 근거 출처 링크.
약물 설명
성분·목적·주의·상호작용을 이해하기 쉬운 용어로.
내 몸의 변화
혈압·수면·활동과 증상의 상관관계를 그래프로.
왜 이 권고?
권고 이유·대안·주의점을 함께 제시(XAI 철학).
환자 리포트 예시 (요약)
| 항목 | 요약 | 메모 |
|---|---|---|
| 약물 A | 혈압 조절 목적, 아침 복용 권장 | 졸림 시 취침 전으로 조정 |
| 검사 결과 | 최근 2주 평균 혈압 하락 추세 | 염분 섭취·수면 시간과 상관 |
| 권고 | 저염 식단·수분 섭취·저녁 산책 20분 | 가이드라인 링크 제공 |
PDF로 저장·공유 가능. 어려운 용어는 쉬운 설명과 함께 제공합니다.
병원·약국은 어떻게 연계되나
입점 파트너는 대시보드로 환자 기본정보·운동·식습관·AI 질문 이력을 확인해 진료 시간을 줄이고 빠르게 파악합니다.
환자 기본정보
연령·체중·기저질환·알레르기·복약 이력을 한눈에.
생활 패턴
운동·식습관·수면·스트레스 추세 그래프.
AI 질문 이력
환자가 AI에게 물어본 의료 정보 로그 → 관심사 파악.
리포트 요약
14일 변화·이상치·권고 이행률을 1장 PDF로.
지향: 사전 요약·질문 포인트로 상담·대기 흐름을 정리하고, 환자·의료진 모두 같은 화면에서 시작하는 것을 목표로 합니다(기관·도입 조건에 따라 효과는 달라질 수 있습니다).
병원별 맞춤 AI 챗봇 — 24시간 나만의 병원봇
"제일치과봇", "서울성형외과봇" — 각 병원이 자신만의 AI 챗봇을 보유해, 해당 병원의 가격·시술·의료진·사진·FAQ를 24시간 상담합니다.
플랫폼 전체에 단일 챗봇이 아닌, 병원마다 개인화된 브랜드 챗봇을 두어 동일한 정보를 반복 설명하는 부담을 줄이고, 예약·문의까지 자연스럽게 이어지는 흐름을 지향합니다.
어떻게 작동하나
1. 병원 정보 입력
시술 메뉴·가격·의료진 소개·전문 분야·사진·후기 등을 플랫폼에 등록
2. AI 챗봇 생성
"나만의 AI 만들기" 노하우로 해당 병원 전용 챗봇을 자동 생성 (예: "제일치과봇")
3. 환자 상담
환자가 24시간 언제든 "임플란트 가격은?" "이 선생님 경력?" 질문 → 즉시 답변
4. 예약 연계
상담 후 바로 예약 연결 → 병원 대시보드에서 리드·문의 이력 확인
병원 입장의 혜택
광고비 절감
키워드 광고·전화 상담 부담을 줄이고, 챗봇이 1차 안내·필터링을 맡는 흐름을 지향합니다
고품질 리드
이미 병원 정보를 확인한 뒤 예약으로 이어지기 쉬운 문의를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다(업종·규모별로 편차가 있습니다)
브랜드 차별화
나만의 챗봇으로 병원 정체성을 드러내고, 안내 일관성을 높이는 데 기여할 수 있습니다
한 플랫폼에서 이어 쓰는 이유
"나가기 어렵게"가 아니라, 같은 케어로그 위에 쌓인 맥락이 다음 상담·연계에 그대로 도움이 되기 때문입니다. 데이터 이동·동의 철회는 정책과 제품 설계로 보장하는 것을 전제로 합니다.
맥락이 쌓임
케어로그·복약·증상·상담 요약이 같은 축에 남으면, 새 도구로 옮길 때마다 처음부터 설명할 부담이 줄어듭니다.
연계 네트워크
병원·약국 등 파트너가 같은 요약 형식을 쓰면, 환자·기관이 같은 그림으로 협업하기 쉬워집니다.
개인화
동의된 범위에서 패턴을 반영한 안내는 반복 입력을 줄이고, 필요 시 전문가에게 넘길 질문을 정리하는 데 쓰입니다.
생태계 품질
사용자와 기관이 늘어날수록 매칭·콘텐츠 품질을 다듬을 데이터가 풍부해지는 선순환을 지향합니다.
실제 사용 예시
가상 병원명·가격·비율·후기 점수 등은 UI·교육용 예시이며, 실제 의료기관의 견적·효과·통계와 무관합니다.
제일치과
환자: "임플란트 가격이 얼마에요?" → 제일치과봇: "1개 150만원, 이벤트 중 120만원입니다. 김OO 원장 경력 15년, 후기 4.8점. 예약하시겠어요?"
서울성형외과
환자: "쌍꺼풀 수술 회복 기간은?" → 서울성형외과봇: "보통 1주일 붓기, 2주 후 자연스러움. 박OO 원장 수술 사례 보시겠어요? (사진 3장 첨부)"
한방클리닉
환자: "허리 디스크에 침이 효과 있나요?" → 한방클리닉봇: "추나·침 병행 시 70% 개선 사례. 보험 적용 가능. 초진 상담 예약 연결해드릴까요?"
표준 기록과 연계가 만드는 누적 이점
같은 AI 디지털케어로그 위에 사용자와 기관이 쌓일수록, 호환·협업·연구에 유리한 네트워크 효과가 커지는 방향을 지향합니다. 과장 광고보다 재현 가능한 기록과 설명을 우선합니다.
표준화 → 네트워크 효과
사용자와 기관이 같은 표준 케어로그를 쓰면 데이터 호환·공유·협업이 쉬워지고, 참여 주체가 늘수록 연동·분석·운영의 같은 그림을 맞추기 쉬워집니다.
매칭 채널 확보
자람이·시니어앤라이프에서 검증된 매칭 노하우로 병원·요양 연결을 설계합니다. 도입 기관은 문의·연계를 한곳에서 다루어 운영 부담을 줄이는 흐름을 지향합니다.
RWE 데이터 모델
실사용 데이터로 질병 패턴·약물 반응·임상 질문을 다루는 데 활용할 수 있습니다. 제약·연구 파트너십을 통해 동의·거버넌스 하에 재현 가능한 데이터 자산을 쌓는 방향을 지향합니다.
옴니채널 확장
창고형 약국·영양관리·원격상담·요양뿐 아니라, 헬스장·요가 등 운동·다이어트 파트너까지 확장 가능한 구조로, 일상·진료·약국·요양·운동이 한 축으로 잇히는 여정을 지향합니다.
정신건강 챗봇 — 집에서 스트레스·우울 상담
집에서 편하게 스트레스·우울·불안을 AI 챗봇과 상담하고, 심각한 경우에는 보호자 알림·전문기관 연계 등 안전 우선 경로를 안내합니다(의료적 판단·치료를 대체하지 않습니다).
경청·감정 쓰레기통
24/7 대화 가능, 판단 없이 감정을 받아줍니다.
커스텀 인물·톤
사용자가 원하는 캐릭터·말투·관심사로 맞춤 설정.
위기 신호 감지
자해·자살 징후 시 보호자·전문가 알림(선택).
정신건강 리포트
기분·수면·스트레스 추세 분석, 자가 도움 가이드 제공.
성형·미용 — AI 상담 → 병원 매칭
사진 업로드 → AI 1차 상담 → 입점 병원 매칭. 코디네이터(상담실장) 역할을 AI가 자동화합니다.
1. 사진 업로드
얼굴/피부 사진, 가이드 제공, 민감정보 동의·익명화.
2. AI 1차 상담
개선 포인트·시술 옵션 범위 제시 (의학적 조언 아님 고지).
3. 병원 매칭
전문성·후기·거리·예산 필터로 후보 제안, 예약 연결.
4. 사후 관리
시술 전/후 사진 비교, 경과 기록, 부작용 경보.
지향: AI 1차 응답으로 반복 질문·안내 업무를 줄이고, 상담원은 예약·판단이 필요한 케이스에 집중하는 흐름을 목표로 합니다(업종·규모별로 편차가 있습니다).
약물 안전 & 건강관리 — 상호작용·알레르기 자동 체크
처방약·OTC·영양제를 동시 고려해 위험 조합을 자동 감지하고, 복용 시간을 최적화합니다.
AI 약물 안전 코치 — 복용 스케줄 가이드
| 시간 | 복용 약 | 설명 |
|---|---|---|
| 아침 | 핵심 주간 약물 | 활동·집중 유지를 위한 스케줄 |
| 점심/저녁 | 충돌 가능 조합은 분리 | 상호작용 경보 시 대체 성분/시간 분리 가이드 |
| 취침 전 | 진정·수면 보조계열 | 졸림 부작용은 야간으로 이동해 순응도↑ |
핵심: 위험 조합은 시간 분리/대체 성분으로 해결하고, 왜 위험한지까지 설명과 근거를 함께 제공합니다.
집중치료 모드
특정 증상/부작용에 대한 집중 관리 시 자동 활성화.
변경 후 2주간 부작용·행동 변화·효과를 집중 모니터링
약물 추적 기록
모든 약물의 시간·용량·반응을 구조화 기록.
기존 약 + 신규 처방을 교차 분석하여 위험 조합 자동 감지, 복용 시간 최적화 제안
TotalCare 확장 적용
창고형 약국
다제약물 상호작용 통합 관리
항암 환자
부작용 추적·영양/체중 집중 관리
시니어 케어
만성질환 복약 순응도 향상
환자별 알레르기·약물 효과를 AI가 어떻게 아나
집단학습 + 강화학습으로 유사군 반응 패턴을 학습하고, 개인 데이터로 최적 용량·시간을 찾습니다.
1. 초기 설정
알레르기·기저질환·복약 이력을 입력 → 금기 약물 자동 필터링.
2. 집단학습
유사 연령·체중·질환군의 반응 데이터로 예상 부작용·효과 예측.
3. 강화학습
개인 반응 피드백을 반영해 용량·시간·조합 안내를 다듬는 방향을 지향합니다(의료 결정은 전문가에게).
지향: 기록과 피드백을 바탕으로 약물·용량·타이밍을 의료진과 상의할 질문 포인트로 정리하고, 순응을 돕는 안내를 제공합니다(처방·조정은 전문가 판단).
데이터·연구 협력 — 실사용 증거(RWE)로 신약 개발·임상 지원
AI 디지털케어로그로 축적되는 실사용데이터(RWE)는 신약 개발, 약물 효과 추적, 치매 예방·임상 등에서 새로운 통찰을 제공합니다.
병원·연구기관·제약사와의 공동 연구 및 데이터 사업이 가능한 구조로 설계되어 있습니다.
신약 개발
임상 외 일상 데이터로 약물 효과·부작용을 실시간 추적.
제약사 협력
익명 집계 데이터로 환자 순응도·예후 개선 연구 지원.
정부 과제 정합
2026 헬스케어AI 과제 표준·호환성·RWE 요구사항 충족.
학습 방법 — 강화학습 + 집단학습
개인의 반응(증상·순응도·부작용)에 따라 정책을 최적화하는 강화학습과, 유사 환자군 코호트에서공통 패턴과 안전 신호를 포착하는 집단학습을 결합해, 근거 기반 권고의 정확도를 높입니다.
강화학습(RL) — 개인 최적화
- 복약·생활 권고의 개인별 정책을 반응 기반으로 업데이트
- 용량·타이밍·조합의 개인화 탐색/활용 균형
- 장기 지표(예후·재내원율·삶의 질)를 보상함수로 반영
집단학습 — 코호트/시그널
- 유사 환자군의 패턴·이상치·트리거 탐지
- 부작용 조기 경보, 치료 반응 이질성(TEH) 분석
- 코호트 기반 실세계 비교군(synthetic control) 생성
연구 산출물
- 용량-반응 곡선, 위험-편익 프로파일
- 안전성 시그널·상호작용(약물-약물/생활) 탐지
- 프로토콜 순응도·중단 사유 분석, PRO 지표
거버넌스·프라이버시
- 명시적 동의/철회, 감사 로그 전면 기록
- 비식별/가명처리, 역할기반 접근제어(RBAC)
- IRB/DUA 체계, 필요 시 차등프라이버시 적용
토탈케어로그
토탈케어로그는 AI 디지털케어로그 응용 서비스로 실제 개발 단계에서 지속 업데이트 중입니다. 기존 공개 진입(medicai.kr)은 리뉴얼 및 도메인 변경으로 연결이 중단되었으며, 공개 일정은 확정 시 안내합니다.
DAL 플랫폼 연결
표면은 다르고, 바닥은 같은 AI 디지털케어로그입니다. 토탈케어로그는 그중 헬스케어 축이며, 자람이·에듀·시니어·웰니스 축과 맥락을 공유할 때 생활·교육·돌봄·의료 연계 논의가 같은 언어로 이어집니다.
자람이
DAL 발달·케어 축
발달·행동·치료 맥락의 케어로그
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DAL 교육 축
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베지케어
DAL 웰니스
식습관·영양 로그와 건강 연계
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매칭·연계 채널
자람이·시니어앤라이프에서 쌓은 매칭·연계 경험을 헬스케어 시나리오에 맞게 재사용합니다. 도입 기관은 파일럿 범위에서 우선 연결을 설계할 수 있습니다.
표준 스키마
동의·목적에 맞는 범위에서 케어로그 스키마를 맞추면, 타 DAL 서비스와 건강·생활 데이터를 연동·집계하기 쉬워집니다.