Service Status: Beta Testing (기관 베타 테스트·지속 업데이트 중)

발달장애 지원의 핵심은 흩어진 기록을 연결하는 것입니다.자람이는 가정·센터·학교·병원의 관찰, 치료, 학습, 생활 기록을하나의 AI디지털케어로그로 구조화해 보호자와 전문가가 같은 기준으로 아이의 변화를 이해하고 다음 지원을 이어갈 수 있도록 돕습니다.

기관별 문서와 기억에 의존하던 발달지원 과정을 표준 기록, AI 요약, 패턴 분석, 리포트 환류 구조로 연결해 조기개입, 협업, 개별화 지원의 근거를 더 명확하게 만드는 것을 목표로 합니다.

자람이는 의료기기·진단·처방 시스템이 아니라, 전문가 판단을 돕는 기록·분석·협업 인프라입니다.

Executive Summary

5,700+는 센터 수(공공·개방 데이터)입니다. 병원 약 2,200+, 특수학교 약 130+는 별도 집계이며 수치는 변동합니다. 제품 도입·MAU와 별개입니다.

전국 센터 DB

센터 약 5,700+ (공공데이터·검색·마케팅 핵심)

개발 기간

2022년 착수 · Gate2·XAI 골격 · Gate3·파일럿 진행

현재 단계

기관 베타 테스트 진행

플랫폼 위치

DAL Care Data 플랫폼 첫 도메인

자람이 구조 한눈에 보기

기록 표준화와 케어 실행 루프를 시각적으로 요약했습니다.

데이터 흐름

자람이 데이터 흐름 구조도

케어 실행 루프

자람이 케어 루프 구조도

Market Validation

자람이는 연계·등록으로 확보한 기관 풀과 일부 기관 베타·다기관 협업 설계를 통해 단계적으로 검증하고 있습니다.

전국 센터 찾기

센터 약 5,700+ · 병원 약 2,200+ · 특수학교 약 130+ (각각 별도, 약수·변동)

기관 베타 테스트

센터·병원 기관 베타 운영

다기관 협업 구조

가정·센터·학교·병원 데이터 연계 검증

For 보호자·치료사·교사·의사

Who Jarame Is For

B2B·B2G 구매 주체와 최종 사용자를 명확히 구분합니다.

Primary Buyers

기관

치료·교육·의료 협업을 위해 자람이를 도입하는 조직입니다.

  • · 발달장애 치료센터
  • · 특수학교 / 특수학급
  • · 소아정신과 / 재활병원

Secondary Buyers

확장

지역·정책 단위에서 표준 케어 데이터 인프라를 확대하는 주체입니다.

  • · 교육청 / 지자체
  • · 발달장애 지원기관

End Users

실제 사용자

기관 도입 후 일상에서 케어로그를 기록·활용하는 사용자입니다.

  • · 보호자
  • · 치료사
  • · 특수교사

누가 왜 막히나 — 자람이에서 바뀌는 점

사용자·가족·기관·공공의 병목을 하나의 케어로그 구조로 연결합니다.

발달 당사자·학습 사용자

막힘: 환경마다 관찰 기록이 달라 변화 추이를 연속으로 보기 어렵습니다.

자람이: 행동·학습·치료 반응을 같은 로그로 묶어 단계별 변화를 누적해 봅니다.

보호자·가족

막힘: 기관별 설명이 분절돼 집에서 무엇을 이어야 하는지 판단이 어렵습니다.

자람이: 주간 요약·가정 실천 과제를 같은 기준으로 받아 다음 행동을 이어가기 쉽게 합니다.

센터·학교·병원

막힘: 기관마다 다른 양식 때문에 협업 시 재입력·해석 차이가 반복됩니다.

자람이: 표준 로그·리포트로 같은 맥락에서 치료·교육·진료 협업을 시작하도록 돕습니다.

공공·연구

막힘: 지역·기관별 데이터 구조가 달라 정책 효과와 중재 비교가 어렵습니다.

자람이: 동의·비식별 전제의 표준 로그 축적을 통해 정책·연구의 공통 기준을 지향합니다.

왜 지금 자람이인가

데이터 단절, 골든타임 놓침, 비용 대비 불확실한 효과 — 세 가지 구조적 문제를 줄이는 것을 목표로 합니다.

1️⃣ 데이터 단절

가정·학교·센터·병원 기록이 분절되어:

  • 중복 검사 발생
  • 모순된 처방
  • 장기 패턴 추적 불가
  • 치료 효과 객관 평가 어려움

2️⃣ 골든타임 문제

발달장애는 3~7세 조기개입이 핵심이지만:

  • 치료사 부족
  • 정보 비대칭
  • 기관 간 맥락 공유 부족

→ 상당수 가정이 개입 시기를 놓침

3️⃣ 비용 대비 불확실한 효과

  • 월 200~300만원 치료비
  • 맞춤 계획 부재
  • 효과 검증 어려움

발달 데이터는 이미 존재하지만 연결되지 않습니다.
문제는 데이터 부족이 아니라 흐름이 없다는 점입니다.
자람이는 이 단절을 하나의 구조로 연결하기 위해 설계되었습니다.

Why Now

시장·정책·인프라·AI 기술의 변화가 자람이 도입 시기를 앞당기고 있습니다.

Market Expansion

발달장애 조기개입 시장 확대

Policy Momentum

특수교육 및 복지 정책 변화

Infrastructure Gap

기관 간 데이터 인프라 부족

AI Capability

AI 분석 기술 성숙

기존 구조 vs 자람이 구조

기능이 아니라 데이터 흐름 기준으로 차이를 설명합니다.

기존 발달지원 구조와 자람이 구조 비교
비교기존 구조자람이 구조
기록기관별 문서·메모로 분절가정·학교·센터·병원 로그를 같은 축으로 표준화
판단담당자 경험 중심, 맥락 전파 어려움패턴 분석·요약으로 다음 중재를 공통 기준으로 제시
협업기관 간 재입력·재설명 반복표준 리포트로 치료·교육·의료 연계를 같은 화면에서 시작

현장 전문가가 겪는 문제

특수교사 · 치료사 — 문제 → 해결 → 결과

1️⃣

STEP 1 — 현장 현실

특수교사·치료사가 실제로 겪는 문제: 1인당 6~10명 담당, 맞춤 교재 제작 시간 부족.

2️⃣

STEP 2 — 왜 문제인가

교육 기록과 치료 기록이 분리되어 기관 간 맥락 공유가 어렵습니다.

3️⃣

STEP 3 — 결과

  • · 개별화 교육 설계 어려움
  • · 기관 협업 단절(수기 보고서 수준)
4️⃣

STEP 4 — AI 케어로그 해결

데이터 통합 + 기록 자동 구조화(표준 스키마·다기관 연계).

5️⃣

STEP 5 — 기대 변화

교사와 치료사가 행정이 아니라 교육·치료에 집중 가능.

AI가 교사와 치료사를 돕는 방식

기존 방식 → AI 분석 → 자동 생성 → 교육 변화

1️⃣

STEP 1 — 기존 방식

교사가 교재를 직접 제작해야 하는 현실. 행정·담당 인원 수 제한.

2️⃣

STEP 2 — AI 분석

케어로그 데이터를 기반으로 관심사·발달 수준·행동 패턴 분석.

3️⃣

STEP 3 — 자동 생성

  • · 맞춤형 교재·학습 자료 생성
  • · 예: 공룡 숫자 카드, 자동차 단어 카드, 동물 읽기 자료
  • · IEP 핵심 정보 자동 정리
4️⃣

STEP 4 — 교육 변화

교사는 행정 작업이 아니라 교육에 집중. 치료사·교사 판단을 데이터로 보완.

자람이는 전문가를 대체하지 않고, 판단을 돕는 AI 도구입니다.

의료 현장의 현실적인 한계

의료 현실 → 데이터 문제 → 기록 통합 → 의료 판단 지원·참고

1️⃣

STEP 1 — 의료 현실

진료 시간 제한: 초진 20~30분, 재진 5~10분 안에 평가.

2️⃣

STEP 2 — 데이터 문제

의사는 실제 생활 행동·학교·치료 반응을 진료실에서 직접 확인하기 어렵습니다.

3️⃣

STEP 3 — 기존 방식

부모 기억 의존. 발달 검사는 낯선 환경·짧은 시간이라 결과 변동 가능.

4️⃣

STEP 4 — AI 케어로그 해결

가정·학교·센터 데이터를 통합 기록(표준 스키마).

5️⃣

STEP 5 — 의료 판단 지원·참고

장기 데이터(행동·약물 반응·치료 진행) 기반 진료 가능.

AI 디지털케어로그가 의료 판단을 돕는 방식

가정·센터·학교 데이터 → 통합 → 의료 판단 지원

1️⃣

STEP 1 — 가정 데이터

부모가 기록한 행동 변화, 감정 상태, 일상 패턴이 케어로그에 기록됩니다.

2️⃣

STEP 2 — 센터 치료 데이터

치료 세션 기록과 중재 방법, 치료 반응이 구조화된 데이터로 저장됩니다.

3️⃣

STEP 3 — 학교 데이터

특수교사가 기록한 학습 참여도, 사회성 행동, IEP 진행 상황이 통합됩니다.

4️⃣

STEP 4 — 의료 판단 지원

의사는 진료 시 수개월의 행동 데이터와 치료 반응을 함께 확인할 수 있습니다.

5️⃣

STEP 5 — 진료 방식 변화

단일 진료 관찰이 아니라 장기 데이터 기반 판단이 가능해집니다.

AI 디지털케어로그 작동 구조

자람이는
발달·행동·치료·학습 데이터를 기반으로
가정·학교·센터·병원의 의사결정을 연결하는
AI 디지털케어로그 기반 운영 인프라입니다.

입력 → 표준화 → AI 분석 → 기록 환류. RL·연합학습 루프는 파일럿·시뮬레이션 단계이며, 데이터 축적에 따른 개선은 Gate3 UAT에서 검증합니다.

기록 환류(폐루프) 작동 방식

1️⃣

데이터 수집

가정: 부모 관찰 기록
센터: 치료사 활동 기록
학교: 특수교사 IEP
병원: 진단·약물 기록

2️⃣

통합·표준화

표준 스키마로 통합
• 시간·장소·맥락 자동 태깅
• 행동·감정·발달 영역 분류
• 중복 제거 + 누락 보완

3️⃣

AI 분석

패턴 인식 + 예측
• 발달 추이 시각화
• 이상 징후 조기 탐지
• 개인별 권장 전략 초안

4

기록 환류

동의·연동된 관계자 알림
• 부모: 가정 실천 과제
• 치료사: 전략 조정 제안
• 교사: 학교 환경 팁

자람이는 단순 기록 시스템이 아니라 표준 기록 위 RL·환류를 검증 중인 Care Data Infrastructure입니다.

사례 1: 자폐스펙트럼 7세 남아

2022년 11월 ~ 2023년 8월 (10개월)

초기 상태
  • • 눈 맞춤 거의 없음 (주 0~1회)
  • • 언어 발화 불가 (옹알이만)
  • • 감각 과민: 큰 소리에 패닉
AI 분석 결과

"시각 자극에는 반응 양호 → 그림카드 중심 교육 추천"
"소음 회피 패턴 감지 → 조용한 환경 + 사전 예고 필요"

10개월 후
  • • 눈 맞춤: 주 15~20회로 증가
  • • 단어 발화: "엄마", "물", "좋아" 등 12개 단어
  • • 소음 적응: 사전 알림으로 패닉 빈도 감소 (시나리오)

"AI가 아이의 강점(시각)을 찾아내지 않았다면,
우리는 계속 소리로만 가르치고 있었을 겁니다." — 시나리오 기반 부모 후기

사례 2: ADHD 9세 여아

2023년 3월 ~ 2023년 12월 (10개월)

초기 상태
  • • 주의 집중: 평균 2분
  • • 충동 행동: 수업 중 돌아다님 (일 5~8회)
  • • 학습 지연: 학년 평균 대비 1.5년 뒤처짐
AI 분석 결과

"오전 집중력 최고 (10~11시) → 중요 학습 오전 배치"
"5분 단위 활동 + 즉각 보상이 효과적 → 단기 목표 설정"

10개월 후
  • • 주의 집중: 평균 12분으로 증가 (6배 향상)
  • • 충동 행동: 일 1~2회로 감소 (75% 개선)
  • • 학습: 학년 평균 대비 0.5년 차이로 축소

"AI가 오전 시간대 집중력 패턴을 찾아냈고,
그걸 기반으로 학습 계획을 바꾸니 변화가 빨리 보였어요." — 시나리오 기반 특수교사 후기

기술 아키텍처 요약

표준 스키마·다기관 협업·AI Middleware·기록 환류. 케어 서비스가 아닌 Care Data Infrastructure(기록·표준·다기관 연계를 하나의 데이터 인프라로 구축하는 구조)입니다.

  • · 표준 스키마 기반 데이터 파이프라인
  • · 다기관 협업 구조
  • · AI Middleware 중심 설계
  • · 기록 환류(폐루프) 루프
“케어 서비스”가 아니라 Care Data Infrastructure
1

입력 데이터

  • ▸행동 로그: 상동행동, 눈 맞춤, 충동성
  • ▸감정 상태: 불안, 스트레스 지표
  • ▸학습 데이터: 집중도, 과제 수행률
  • ▸치료 기록: 세션 내용, 반응
  • ▸맥락 정보: 시간·장소·상황
2

표준화·전처리

  • ▸스키마 통합: 다기관 포맷 → 단일 표준
  • ▸시계열 정렬: 타임스탬프 동기화
  • ▸특징 추출: 행동 패턴 벡터화
  • ▸노이즈 제거: 이상치·중복 처리
  • ▸태깅 자동화: 영역·심각도 분류
3

AI 강화학습

  • ▸LLM 분석: 자연어 보고서 생성
  • ▸패턴 인식: 장기 추이 학습
  • ▸이상 탐지: 골든타임 알림
  • ▸개인화 모델: 행동 예측
  • ▸전략 추천: 맞춤 치료·학습 생성
4

맞춤형 출력

  • ▸치료 계획: 개인별 IEP 초안 지원
  • ▸교육 경로: 맞춤형 교재 제공
  • ▸알림·리포트: 동의·연동된 보호자·교사·치료사
  • ▸진척 리포트: 시각화 대시보드
  • ▸의료진 참고 자료: 진료 상담·협업용 요약 리포트

강화학습 루프(파일럿): 출력 → 효과 관찰 → 모델·권장안 조정 → 재입력 (상용 전제 아님)

동의·연동된 기록이 쌓이면 권장안 품질 개선을 지향합니다. 등록 풀 전체가 즉시 동일 파이프라인에 올라간다는 뜻은 아닙니다.

핵심 기술 스택

데이터 레이어

  • • 표준 스키마 (JSON/FHIR 호환 — FHIR은 의료·헬스케어 데이터 교환 국제 표준)
  • • 시계열 데이터베이스
  • • 다기관 데이터 통합 파이프라인

AI 레이어

  • • LLM (자연어 분석·생성)
  • • 행동 패턴 인식 모델
  • • 강화학습 추천 엔진 (파일럿)

애플리케이션 레이어

  • • 파일럿 운영 대시보드
  • • 다기관 협업 인터페이스
  • • API (구조 설계 완료, 공개 협의 중)

자람이의 핵심 기술

AI 디지털케어로그

발달지원의 공통 언어이자, 협업의 출발점

표준 케어로그로 가정·센터·학교·병원 기록을 하나의 파이프라인에 모으고, AI 분석 → 기록 환류(폐루프)로 맞춤 치료·학습 권장안을 제시합니다.

챗봇·콘텐츠 추천이 아니라 기록·표준화·협업 실행이 연결된 Care Data Infrastructure입니다. 맞춤 지원안은 현장 전문가 검토·확정을 전제로 하며, AI는 치료·의료 판단을 대체하지 않습니다.

검증 포인트

표준 스키마·다기관 RBAC(역할별 접근 권한)·감사 로그(접근·변경 이력 추적)·기관 베타 파일럿으로 로그·표준·다기관·실행 환류를 검증하고 있습니다.

표준과 폐루프

RL·연합학습은 파일럿·시뮬레이션 단계이며, 데이터 축적에 따른 개선은 UAT에서 검증합니다. 기관·정책 요구에 대응하는 표준 데이터 스키마·역할 기반 접근(RBAC)·감사 로깅으로 공공 도입·확장을 준비합니다.

핵심 기록 항목

  • 치료·교육 활동, 숙제/평가, 출석
  • 행동 변화, 감정 상태, 사회성 지표
  • 진료/약물 복용 이력, 부작용 기록

AI 분석 & 리포트

  • 발달 추이 분석 및 시각화
  • 개인 맞춤형 치료·교육 지원안 (전문가 검토·확정)
  • 이상 징후 조기 탐지 알림

협업 & 데이터 공유

  • 보호자·교사·치료사·의사 간 기록 공유
  • 권한 관리 및 접근 제어
  • 데이터 기반 상담·회의 지원

단편적 관찰만으로는 어려운 영역입니다. 구조화된 기록과 패턴 분석으로 보호자·전문가가 같은 기준으로 변화를 이해하고 다음 지원을 이어가도록 돕습니다.

10가지 전문 치료 모듈 & 파일럿 KPI

표준 기록 위에서 패턴·추이를 보는 구조입니다. 효과적 치료·교육을 위한 기록·분석·협업 인프라이며, 모든 중재는 현장 전문가 확인을 전제로 합니다.

10가지 전문 치료 모듈

물리치료

작업치료

언어치료

놀이치료

음악치료

미술치료

사회기술훈련

인지행동치료

감각통합치료

ABA치료

각 치료사의 전문 분야에 맞춘 표준화된 기록으로 패턴·추이를 AI가 분석·리포트합니다. (의료·치료 결정은 전문가 판단)

기관별 파일럿에서 측정할 핵심 KPI (예시)

  • • 치료·교육 목표 달성 추이 (케어로그·리포트 기반)
  • • 기록 완성도·표준 필드 준수
  • • 행정·중복 입력 소요 시간
  • • 보호자·담당자 이해도·협업 만족도
  • • 다기관 연계·리포트 활용 (베타)

% 목표치는 Gate3 UAT·PoC 결과에 따라 기관·IR 자료에서 별도 제시합니다. 본 페이지에 고정 수치를 두지 않습니다.

역할군 구조 (4그룹)

보호자·치료사·의사·교사가 하나의 표준 케어로그로 협업합니다.

보호자·가정

가정 일지 · AI 상담 · 홈티 매칭 · 기관 연계

치료사·센터

치료 모듈 기록 · 성과 분석 · 행정·기록 보조

의사·병원

통합 케어 데이터 · AI 치료 보조 · 약물 추적

교사·학교

IEP·교재 작성 보조 · 학습 데이터 분석

DAL 플랫폼 확장 전략

자람이는 DAL의 1번 도메인이며, 동일 데이터 표준으로 교육·시니어·의료로 확장됩니다.

1. 자람이

발달장애

2. 에듀케어로그

교육

3. 시니어·토탈케어

의료·만성질환

하나의 케어 데이터 OS 전략

Policy Alignment / Public Deployment

정책 정합성과 공공 도입 아키텍처를 구분해 안내합니다.

Policy Alignment

발달장애 정책

발달장애 권리보장·지원 정책 정합

특수교육 정책

개별화교육·IEP 정책 대응

AI 사회문제 해결 전략

AI 기반 사회문제 해결 정책 부합

디지털 헬스케어 전환

데이터 기반 케어 인프라 정책

Public Deployment Architecture

표준 데이터 스키마

기관·정책 요구 대응 데이터 구조

RBAC 접근 제어

역할 기반 권한 관리 — 담당자 역할에 따라 필요한 정보만 열람

감사 로깅

누가 언제 어떤 데이터에 접근·변경했는지 이력 추적

기관 간 데이터 연계

다기관 협업 구조 지원

다기관 연계 실제 사례

보호자 · 치료사 · 교사 · 의사가 하나의 AI 디지털케어로그로 협력하는 구조

Case A — 상동행동 (ABA)

Step 1

가정 (보호자 기록)

상황·행동·반응 기록 후 AI가 감각 자극 민감도 분석, 차분한 환경 조정 권장.

Step 2

센터 (치료사)

ABA 세션 진행·중재 전략 수립. AI 리포트로 주간 감소율·성공률 공유.

Step 3

학교 (교사)

교실 환경 조정·일반화 훈련. AI 권장으로 대체행동(블록 맞추기) 제안.

Step 4

병원 (의사)

가정·센터·학교 로그 종합 후 의학적 판단·치료 방향 결정, 필요 시 검사 의뢰.

Case B — 맞춤 학습

Step 1

가정 (보호자 기록)

학습 일지·집중도·어려움 기록. AI가 시각적 학습 선호 등 분석해 그림 카드 권장.

Step 2

센터 (치료사)

개별화 학습 세션·AI 맞춤 교재. 학교와 공동 IEP로 학습 목표 수립.

Step 3

학교 (교사)

교실 학습 지원·AI 맞춤 과제. 센터와 연계해 학습 참여도·진도 공유.

Step 4

병원 (의사)

통합 학습 진도·패턴 검토 후 학습 시간 조정·휴식 권장 등 의학적 조언.

부모가 아이를 이해하게 되는 과정

How Parents Understand Their Child Through Jarame

많은 부모는 다음과 같은 질문을 합니다.

“우리 아이 행동이 왜 이런지 모르겠다.”

“치료가 실제로 효과가 있는지 알 수 없다.”

자람이는 이러한 불확실성을 데이터 기반 이해로 줄이는 것을 지향하는 인프라입니다.

발달장애를 키우는 대부분의 부모는 다음 세 가지 어려움을 겪습니다.

  • •아이의 행동이 왜 나타나는지 이해하기 어렵다
  • •치료 과정이 실제로 효과가 있는지 확인하기 어렵다
  • •약물, 교육, 치료가 서로 어떻게 연결되는지 알기 어렵다

자람이는 일상 기록과 기관 데이터를 이해 가능한 인사이트로 변환해 이 어려움을 줄입니다.

아이의 행동을 이해하기

부모는 종종 묻습니다. “이 행동이 발달 특성 때문인가?” “환경 때문인가?” “약물 때문인가?”

자람이는 가정·학교·치료·의료 환경을 넘어 행동 패턴을 분석하고, AI가 다음 같은 패턴을 설명합니다.

  • • 감각 과민 반응
  • • 주의 집중 패턴
  • • 환경 자극 반응
  • • 약물 반응

많은 행동이 무작위의 문제가 아니라 패턴임을 이해하게 되고, 이해가 불안을 대체합니다.

치료와 교육 과정 이해

많은 부모는 치료 세션과 학교 프로그램이 “블랙박스”처럼 느껴집니다.

자람이는 치료·교육 데이터를 이해하기 쉬운 요약으로 바꿉니다. 부모는 다음을 볼 수 있습니다.

  • • 어떤 치료가 진행되고 있는지
  • • 어떤 목표가 설정되어 있는지
  • • 아이가 무엇을 배우고 있는지
  • • 최근 변화와 성과

짧은 상담 때만 듣는 설명이 아니라, 과정에 대한 지속적인 인사이트를 받게 됩니다.

아이의 변화 확인

자람이는 부모가 이해하기 쉬운 진행 리포트 초안을 생성·공유합니다(전문가 검토 권장).

부모는 다음을 볼 수 있습니다.

  • • 행동 변화 추이
  • • 학습 참여도 변화
  • • 치료 반응
  • • 발달 변화 패턴

흩어진 관찰이 명확한 발달 궤적으로 바뀌고, 기억이나 가끔의 설명에만 의존하지 않고 직접 변화를 확인할 수 있습니다.

부모 행동 가이드

기록된 데이터를 바탕으로 자람이는 부모에게 실천 가능한 가이드를 제공합니다.

예시:

  • • 집에서 어떤 활동이 도움이 되는지
  • • 어떤 환경이 아이에게 안정적인지
  • • 치료 목표와 연결된 가정 활동
  • • 행동 대응 방법

부모 행동 가이드 예시

최근 2주간 체중 3kg 증가 → 약물 부작용 가능성 → 간식 시간 조정 + 활동 증가 권장

목표는 전문가를 대체하는 것이 아니라, 부모가 발달 과정에 의미 있게 참여할 수 있게 하는 것입니다.

부모가 얻는 것

아이 행동 이해

행동이 왜 나타나는지 패턴으로 이해

치료 진행 상황 확인

어떤 치료·목표가 진행 중인지 파악

전문가 협업 연결

가정·센터·학교·병원 정보가 하나로

가정에서 할 수 있는 행동 가이드

실천 가능한 활동·환경·대응 방법

발달적 어려움이 있는 아이를 키우는 많은 가정에서 가장 힘든 부분은 무슨 일이 일어나고 있는지, 나아지고 있는지 알기 어렵다는 것입니다. 자람이는 단편적인 관찰을 구조화된 이해로 바꿉니다. 부모가 아이를 더 잘 이해할수록, 더 효과적으로 지원할 수 있습니다. 이 이해는 자람이 시스템이 만들어 내는 가장 중요한 결과 중 하나입니다.

자가진단(스크리닝)

M‑CHAT, AQ‑50, Vanderbilt, ASRS 등 설문을 통해 초기 스크리닝과 다음 단계 안내를 제공합니다.

M‑CHAT

영유아 자폐 스크리닝

AQ‑50

자폐 스펙트럼 지표

Vanderbilt

아동 ADHD 평가

ASRS

성인 ADHD 자가보고

※ 자가진단은 진단을 대체하지 않습니다. 필요한 경우 전문의 상담을 권합니다.

발달장애인을 위한 AI 건강관리 기능

문제 설명 → 실제 현실 사례 → AI 분석 → AI 권장 해결 방법 → 부모가 얻는 가치

문제 설명

발달장애 아동은 여러 약물을 함께 복용하는 경우가 많고, 감기나 다른 증상으로 추가 처방을 받을 때도 있습니다. 부모는 “이 조합이 괜찮은지”, “언제 먹이면 좋은지”를 스스로 판단하기 어렵습니다. 자람이는 일상 기록과 약물 데이터를 바탕으로 AI가 위험 가능성을 먼저 짚어 주고, 의료진 판단을 돕는 가이드를 제공합니다.

실제 상황 예시

현재 복용 중인 약과 감기 처방이 함께 있을 때, 부모는 함께 복용해도 되는지 판단하기 어렵습니다.

현재 복용 중인 약

  • • 라투다 20mg (비정형 항정신병제)
  • • 콘서타 OROS (ADHD 치료제)

감기 처방

  • • 에스부펜정, 페니라민정, 슈다페드정
  • • 엔디스캡슐, 후로목스정

부모는 이 약들을 함께 복용해도 되는지, 어떤 순서로 먹이는 것이 좋은지 판단하기 어렵습니다.

AI 분석

콘서타 + 슈다페드

가능한 위험

  • • 심박수 증가
  • • 혈압 상승
  • • 과흥분
  • • 행동 폭발 가능성 증가

시나리오 예시 (처방·복약 지시 아님)

UI·교육용 가상 사례입니다. 실제 복용·시간·약물 변경은 반드시 담당 의료진과 상담하세요.

의료진 상담 시 논의할 수 있는 예시

· 시간대별 복용 분리(아침 ADHD 약 / 취침 전 정신과 약 등)

· 상호작용 우려 시 감기약 성분(슈다페드 등) 대안 검토

· 위험 신호 발생 시 즉시 연락·내원

AI는 의사를 대체하지 않습니다. 하지만 부모가 놓칠 수 있는 위험을 먼저 발견하고, 의료진의 판단을 돕습니다.

약물 복용 패턴 분석

자람이는 단순히 약 이름을 기록하지 않고, 약물 기록을 행동·발달 데이터와 함께 연결해 봅니다.

AI가 분석하는 패턴 예시:

  • • 집중력 변화
  • • 감정 변화
  • • 수면 패턴 변화
  • • 행동 반응

예시:

  • • ADHD 약 복용 후 집중 시간 증가, 충동 행동 감소
  • • 일부 아동에서는 과흥분·수면 패턴 변화 증가

이러한 정보는 의사가 실제 생활 데이터를 보며 약 효과를 더 정확히 평가하는 데 도움을 줍니다.

체중 및 영양 변화 감지

발달장애 아동은 약물 부작용이나 행동 특성 때문에 체중·식습관 변화가 자주 나타납니다.

자람이가 함께 보는 항목:

  • • 체중 변화
  • • 식사 패턴
  • • 활동량
  • • 약물 기록

예시

최근 2주간 체중 3kg 증가

AI 분석: 약물 부작용 가능성 + 간식 섭취 증가

AI 권장: 간식 시간 조정, 활동량 증가, 식사 패턴 조정 — 필요 시 의료진 상담 권장

이렇게 하면 몇 달이 지난 뒤가 아니라, 초기 단계에서 건강 변화를 눈치챌 수 있습니다.

행동 변화와 약물 반응 연결

자람이는 행동 로그와 약물 변경 이력을 연결해 봅니다.

AI가 발견하는 패턴 예시:

  • • 특정 약 복용 후 집중 시간 증가
  • • 약 복용 후 감정 변화 빈도 증가
  • • 약 복용 시점과 수면 패턴 변화의 상관관계

이 정보는 다음에 도움이 됩니다.

  • • 부모: 아이 행동에 어떤 요인이 영향을 주는지 이해
  • • 의사·치료사: 짧은 진료 시간이 아닌, 실제 생활 데이터를 기반으로 치료 반응 평가

확장되는 AI 건강관리

자람이의 건강관리 기능은 약물 모니터링을 넘어 점점 확장되는 구조입니다.

통합 모니터링 영역 (현행·확장 방향):

  • • 영양 상태 분석
  • • 수면 패턴 분석
  • • 행동 변화 추적
  • • 장기 발달 변화 분석

흩어진 일상 관찰을 구조화된 건강 인사이트로 바꿔, 정책 담당자와 의료·교육 현장이 함께 참고할 수 있는 데이터를 만들어 갑니다.

이 기능으로 부모가 얻는 것

위험 조합 조기 인지

약물·감기약 조합 위험을 AI가 짚어 줌

의료진 상담 준비

복용 시간·조합 우려를 정리해 상담 자료로 제공

의료진 판단 지원

상담 시 AI 요약을 전달해 판단 보조

불안 감소

“이렇게 먹여도 될까?”에 대한 실질적 참고

자람이의 집중치료·약물추적 모드에 통합 예정

홈티 매칭

프로필·자격 검증 절차를 거친 특수교사 매칭을 지향하며, 세션 기록은 케어로그로 연동됩니다(베타·기관 설정에 따름).

요청/구직 게시판

양면 매칭 구조

상호 승인

프로필·경력 검증

세션 기록

AI 리포트/성과 연동

For 기관·기술 도입

기관 연동 & 학교 관리자

센터·병원·학교와 연동해 역할 기반 접근 제어(RBAC, 담당자별 열람 권한 관리)로 안전하게 협업합니다.

권한/동의/감사

접근 제어와 이력 관리

학교 대시보드

학급/교사/학생·출석/성과

리포트/내보내기

IEP·진료 문서로 연결

핵심 기능

발달장애인과 가족을 위한 AI 디지털케어로그 — 대표 4축

확장 기능·10종 치료·맞춤 교재는 본문 섹션·Deployment Status와 연결됩니다.

AI 디지털케어로그(핵심)

가정·학교·센터·병원의 기록을 하나의 표준 로그로 통합합니다.

  • •행동/세션/숙제/출석/약물/평가 표준화
  • •권한·동의·감사 추적(RBAC)

AI 상담 & 권장안

증상/기록/패턴을 바탕으로 초기 탐색과 행동·교육 권장안을 제공합니다.

  • •증상 기반 Q&A·초기 스크리닝
  • •케어로그 맥락 반영 맞춤 조언

AI 리포트(일·주·월)

기간별 성과·변화·이상 징후를 자동 요약합니다.

  • •그래프/추이 시각화
  • •목표-개입-결과 연결 분석

자가진단 모듈

M‑CHAT, AQ‑50, Vanderbilt, ASRS 등 설문 기반 자체 점검을 지원합니다.

  • •연령/대상별 설문 제공
  • •결과 요약과 다음 단계 안내

확장 기능 (베타·표준 연동)

기관 연동 & RBAC

센터·병원·학교·담당자 간 협업과 안전한 접근 제어를 제공합니다.

  • •기관/담당자 권한 관리
  • •기록 공유 범위 설정

학교 관리자 대시보드

학급/교사/학생/출석·성과 요약과 일정·교육과정을 관리합니다.

  • •학급·교사·학생 현황
  • •출석/성과 통계

홈티 매칭

집에서 치료가 필요한 아동에게 특수교사를 안전하게 연결합니다.

  • •요청/구직 양면 게시판
  • •상호 승인·프로필 검증

통계/연구(익명 집계)

익명화된 집계 데이터로 정책·연구·서비스 개선에 기여합니다.

  • •집계 통계 대시보드
  • •데이터 내보내기(익명화)

XAI·학습 루프 (베타·검증 중)

XAI로 권장안·패턴을 설명 가능하게 추적합니다. 연합·강화학습은 시뮬레이션·파일럿 단계입니다.

  • •XAI Phase 1~4 (Gate2 검증)
  • •감사·전문가 검토 대시보드

표준 연동·FHIR

다기관 기록을 국제 표준 스키마로 보내 의료·헬스케어 축과 연계합니다.

  • •FHIR 호환 export
  • •병원·센터·학교 API 연동

로드맵

지속적 확장을 통한 발달장애 분야 표준화

단계
MVP

AI 상담·케어로그 핵심 모듈

단계
정식

기관·가정 연동, 리포트 상용화

단계
표준화

데이터/리포트 포맷 고도화

단계
확장

병원/지자체 파트너십

더 이상 우리사회에 정보의 부재로 인하여 고통받는 사람이 없기를

차별없는 치료, 이해, 그리고 희망 자람이에서 시작됩니다.

For 공공·IR·파트너

투자자·파트너가 주목하는 이유

사회적 가치 + 기술 + 정책 정합성

AI CareTech Core: 자람이에서 시작된 확장 전략

발달장애에서 축적 중인 AI 디지털케어로그 기술을 의료·교육·돌봄 영역으로 확장하는 공공기술 지향 플랫폼

1

자람이 (현재)

발달장애 전용

  • ✓ 센터 약 5,700+ · 병원 약 2,200+ · 특수학교 약 130+ (공공데이터)
  • ✓ 2022~ Gate2·XAI 골격 · Gate3 진행
  • ✓ 2026년 시범사업 준비
2

교육 & 학습

일반 교육 확장

  • • 학습부진·경계선 지능
  • • 학습 데이터 통합 관리
  • • 맞춤형 학습 계획
3

토탈케어 확장

시니어·만성질환·난치병

  • • 독거 어르신 케어
  • • 치매·만성질환 관리
  • • 난치병 환자 지원
4

TotalCareLog

통합 플랫폼

  • • 전 연령·전 질환 통합
  • • 국가 헬스케어 데이터
  • • 2026~ 정책 연계

2026 정부 AI 정책 정합성(논의·준비): "AI를 사회문제 해결 1대 과제로 선정" (2025년 발표) 등과의 정합을 검토 중이며, 자람이는 발달장애 영역 Care Data Infrastructure로 표준 케어로그·파일럿 축적을 바탕 시범·PoC를 준비합니다.

사회적 가치

시장·확장

국내 발달장애 등록·지원 인구와 특수교육·치료·돌봄 시장을 기반으로 한 확장 가능 영역입니다.
구체 인구·시장 규모 수치는 IR·공식 통계(통계청 등) 출처와 함께 별도 자료에서 제시합니다.

가정 부담

월 평균 200~300만원 치료비
평생 누적 비용 수억원
가족 경제 활동 50% 이상 포기

ESG·사회적 임팩트

발달장애·돌봄 취약 영역 지원 기술
행정·중복기록·반복상담 비용 절감 가능성 (파일럿·PoC 검증 전제)
조기개입·연속 기록으로 지원 공백 완화 지향

기술

표준

AI 디지털케어로그 표준
발달장애 분야 데이터 인프라

기술 차별성

  • • 다기관 데이터 통합 표준 스키마
  • • 기록 환류 + RL·연합학습(파일럿)
  • • 개인별 맞춤형 치료·교육 지원 (현장 전문가 검토·확정)
  • • 골든타임 조기 탐지 알림

확장 가능성

발달장애에서 시작해
→ 일반 교육·학습부진
→ 독거 어르신·시니어·만성질환·난치병
→ 누구나 누리는 의료·케어 혜택

시장·검증 현황

현재 성과

  • • 센터 약 5,700+ · 병원 약 2,200+ · 특수학교 약 130+ (공공데이터·검색)
  • • 2022~ 착수 · Gate2·XAI 골격 · Gate3·파일럿
  • • 일부 센터·병원·특수교사 베타 테스트 중

파트너십

센터·학교·병원과 베타·실증 논의
교육청·보건복지부 협력 논의
2025년 일부 파일럿, 2026년 정부 시범사업 준비

2026 정부 AI 정책 정합성

"AI 사회문제 해결형 과제" (2025년 발표 등 — 정합 검토 중)
• 헬스케어·교육 분야 AI 사회문제 해결
• 데이터 표준화·공공기술 기반 권장
• 자람이 = 정책 정합 지향(시범·PoC 준비)

공공기술 기반 지속 가능 모델

현재 비영리 운영 중이며,공공기술 형태로 연구·고도화 단계입니다.
사회적 사명을 우선하되, 지속 가능성을 위한 정책 연계·공공 파트너십을 추진합니다.

공공 협력 모델

  • 정부 바우처: 발달장애 지원 사업 연계
  • 교육청 협력: 특수교육 표준화 시범사업
  • 지자체 제휴: 복지 정책 협의 중 (2025~)
  • 공공데이터: 익명화 연구 데이터 (의료·학술 기관)

단계별 확장

  • 1단계: 발달장애 표준 확립 (자람이 1차 도메인 · Gate3·파일럿)
  • 2단계: 일반 교육·학습부진 지원
  • 3단계: 독거 어르신·시니어·만성질환
  • 4단계: 난치병 환자 및 모든 사회 약자 지원
  • 최종: 누구나 누리는 의료·케어 혜택 실현

검증 기반 확장: 표준 케어로그·다기관 협업·기관 베타 검증을 바탕으로 발달장애 → 교육(EduCareLog) → 시니어·토탈케어로 동일 데이터 표준을 확장하는 플랫폼 전략입니다.

함께 만들어갈 미래

우리가 찾는 파트너

  • ✓임팩트 투자자: 사회적 가치 + 재무적 수익 동시 추구
  • ✓헬스케어·에듀테크 전문 VC: 시장 이해도 + 네트워크
  • ✓전략적 파트너: 병원·교육청·보험사 연계 가능
  • ✓AI·데이터 기업: 기술 협력 + 글로벌 확장

우리가 제공하는 가치

  • ✓검증 중인 기술: 표준 케어로그·XAI·패턴 분석 (RL·연합학습은 파일럿)
  • ✓확장 시장: 발달·교육·돌봄 데이터 인프라 (IR 자료·공식 통계 별도)
  • ✓확장 가능성: 발달장애 → 교육 → 시니어 → 글로벌
  • ✓사회적 임팩트: 발달장애·돌봄 취약 영역 지원

드림에이아이랩과 함께 세상을 바꾸는 기술에 투자하세요.

jarame.or.kr에서 문의하기

Deployment Status

IR·협력용 단계 요약입니다. 세부 Gate·구현 상태는 jarame.or.kr 개발 문서(PROJECT_STATUS)를 정본으로 합니다.

현행 구현

케어로그·리포트·RBAC·XAI Phase 1~4·10종 치료 기록·FHIR export·자가진단 등 (Gate2)

베타 검증

기관 베타·Gate3 실기관 UAT·다기관 연계·홈티 파일럿

연구·로드맵

RL·연합학습 실기관 루프·공공 PoC·상용 확대

Current Stage

Beta Testing (기관 베타)

Gate 2 파일럿 UI·API 검증 완료, Gate 3 실기관 실호출 진행

Validation

다기관·XAI 검증

케어로그·리포트·XAI Phase 1~4 베타. RL·연합학습은 시뮬레이션·파일럿

Deployment Readiness

기관 도입 가능 범위

제한적 기관 도입·공공 PoC 협의. 전원 상용 전제 아님

베타 운영 중 (대표)

케어로그 · AI 상담·리포트 · 자가진단 · RBAC · 학교·홈티 · FHIR export · 10종 치료 기록 · AI 맞춤 교재·학습경로

검증·로드맵

강화학습·연합학습 실기관 루프 · Gate 3 (3~5개 기관 실호출)

DAL Care Data Ecosystem

하나의 케어 데이터 표준으로 확장되는 플랫폼 전략

자람이는 DAL의 부가 기능이 아니라, 발달 도메인을 담당하는 핵심 축입니다.

Jarame

발달장애 케어 데이터 인프라

에듀케어로그

교육 데이터 플랫폼

시니어 케어

시니어·만성질환 케어 데이터

토탈케어로그

전 생애 건강 데이터 플랫폼

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