검사실의 모든 의사결정을
예측 가능하게 Every Lab Decision,
Made Predictable

세계 최초 임상 검사실 디지털트윈 시뮬레이터.
PAR 알고리즘으로 TAT를 50.9% 단축합니다. World's first clinical lab digital twin simulator.
PAR algorithm cuts TAT by 50.9%.

R
ROND Health™
LIVE
KO  |  EN ☼ LIGHT
⬡  대시보드Dashboard
◎  검체 추적Specimen Tracking
⇌  워크플로우Workflow
▶  시뮬레이션Simulation
알림Alert
⚠ 원심분리기 지연Centrifuge Delay
Avg TAT
16.6 min
▼ 50.9% vs Greedy
시뮬레이션 검체Samples
10,000
Module 3~5
TAT Ratio
12.92
▼ vs 24.48 Greedy
TAT 달성률TAT Achievement
100%
▲ vs 90.3% Greedy
TAT Trend · PAR Algorithm · 10,000 Samples
장비 가동률Equipment Utilization
ANLZ98%
CENT87%
SORT100%
검체 현황 (실시간)Specimen Status (Real-time)
검체 IDSpecimen ID
현재 단계Current Stage
예상 TATEst. TAT
경과Elapsed
상태Status
우선순위Priority
S-0031
원심분리Centrifuge
16.6 min
12 min
처리중Processing
HIGH
S-0032
검사 대기Awaiting Analysis
16.6 min
8 min
대기Queued
MED
S-0029
결과 보고Reporting
15.2 min
14 min
완료Done
LOW
S-0033
접수Receive
17.1 min
2 min
처리중Processing
HIGH
50.9%
TAT 단축률
TAT Reduction
Greedy 대비 PAR 기준
PAR vs Greedy baseline
33.7 → 16.6 min
평균 TAT (Greedy → PAR)
Avg TAT (Greedy → PAR)
접수부터 결과 보고까지
From specimen intake to reporting
100%
Target TAT 달성률
Target TAT Achievement
Greedy 90.3% 대비 1.1배 개선
1.1x improvement vs 90.3% Greedy
26.9%
Overall Improvement
Overall Improvement
ROND Index 종합 점수
ROND Index composite score
01솔루션
01Solution

Lab 3.0에서 Lab 4.0으로
모니터링을 넘어 예측 기반 운영으로 From Lab 3.0 to Lab 4.0
Beyond Monitoring to Predictive Operations

Lab 3.0은 무슨 일이 일어났는지(past) 알려주지만,
Lab 4.0은 무슨 일이 일어날지(future), 그리고 그것을 어떻게 통제할지 알려줍니다. Lab 3.0 tells you what happened (past). Lab 4.0 tells you what will happen (future), and how to control it.

Lab 3.0 (자동화 시대: 가시성 확보) Lab 3.0 (Automation Era: Visibility)
장비 연결성
Device Connectivity
현재 상황 모니터링
Current Status Monitoring
병목 구간 알림
Bottleneck Alerts
사후 대응적 조정
Reactive Adjustments
▼
Lab 4.0 (최적화 시대: 통제가능성) Lab 4.0 (Optimization Era: Controllability)
실시간 디지털트윈
Real-time Digital Twin
시나리오 시뮬레이션
Scenario Simulation
예측기반 경로 최적화
Predictive Route Optimization
선제적 TAT 관리
Proactive TAT Management
02시뮬레이션
02Simulation

실시간 데이터로
지속 학습하는 시뮬레이터 A Simulator that Learns in Real Time

검사실 운영 데이터를 실시간으로 수집·학습하여 최적 경로를 자동으로 갱신합니다. 현장의 변화가 즉시 시뮬레이션에 반영됩니다. Continuously collects and learns from live lab data to auto-update optimal routes. Every operational change is reflected in real time.

실시간 데이터 수집 및 학습 Real-time Data Ingestion & Learning 장비 상태·검체 흐름·처리 시간을 실시간으로 수집해 모델을 지속 갱신 Continuously ingests device status, specimen flow, and processing times to keep the model current
즉각 반영되는 최적화 결과 Instantly Applied Optimization 학습된 패턴을 기반으로 최적 경로를 자동 산출하고 운영에 즉시 적용 Automatically computes optimal routes from learned patterns and applies them without delay
실제 병원 환경 구축 Built for Real Hospital Environments 실제 병원 인프라와 연동해 현장 그대로의 디지털트윈을 구성 Integrated with real hospital infrastructure to replicate the exact operational environment as a digital twin
실시간 학습 엔진
Real-time Learning Engine
LIVE
2,481/hr
학습 샘플Samples Learned
30s
모델 갱신 주기Model Refresh
98.7%
예측 정확도Prediction Accuracy
실시간 데이터 수집Live Data Ingestion
CENT원심분리기 #2 · 사이클 완료Centrifuge #2 · Cycle Complete0.4s
ANLZ분석기 #1 · 결과 전송Analyzer #1 · Result Transmitted0.9s
SORT소터 · S-0042 경로 재계산Sorter · S-0042 Route Recomputed1.3s
MODEL디지털트윈 모델 업데이트 적용Digital Twin Model Updated2.1s
자가 학습 루프Self-learning Loop : 환경 변화가 즉시 모델에 반영되어 시간이 갈수록 더 정확해집니다. : Environmental changes feed back into the model, improving accuracy over time.
실시간 대시보드 — LIVEReal-time Dashboard — LIVE
전략Strategy
PAR
Active
Duration
5h 46m
vs Greedy 7h 10m
Avg TAT
16.6 min
▼ 50.9%
Pass Rate
100%
vs 90.3% Greedy
워크플로우 경로Workflow Path
채혈 Collect › 접수 Receive › 원심분리 Centrifuge › 검사 Analyze › 보고 Report
03실시간 모니터링
03Real-time Monitoring

운영 전체를 한 화면에서 Entire Operations in One View

검체 상태, 장비 가동률, TAT 트렌드를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 즉시 감지합니다. Monitor specimen status, equipment utilization, and TAT trends in real-time with instant anomaly detection.

실시간 대시보드 Real-time Dashboard TAT, 검체 수, 장비 가동률, 달성률을 한눈에 TAT, specimen count, utilization, and achievement rate at a glance
자동 알림 시스템 Automated Alert System 원심분리기 지연 등 이상 상황 즉시 감지 및 알림 Instant detection and alerts for anomalies like centrifuge delays
알림을 넘어 해결까지 From Alert to Resolution 이상 감지 즉시 최적 대응 경로를 시뮬레이션하고 운영에 자동 반영합니다 On anomaly detection, the system simulates the optimal response and applies it to operations automatically
04알고리즘 성능
04Algorithm Performance

Greedy를 넘어, PAR로 Beyond Greedy, into PAR

Greedy 대비 PAR(Predictive Adaptive Routing)은 Avg TAT를 50.9% 단축하고, Target TAT 달성률을 100%로 끌어올립니다. 검체 10,000개, 모듈 3~5개 기준 시뮬레이션 결과입니다. Compared to Greedy, PAR (Predictive Adaptive Routing) cuts Avg TAT by 50.9% and achieves 100% Target TAT compliance. Simulated with 10,000 samples across 3–5 modules.

STEP 1

Greedy vs PAR (예측 기반 적응형 라우팅) Greedy vs PAR (Predictive Adaptive Routing)

규칙 기반 Greedy를 PAR로 대체하면 Avg TAT 50.9% 감소, Target TAT 달성률 100%를 달성합니다. Replacing rule-based Greedy with PAR achieves a 50.9% Avg TAT reduction and 100% Target TAT compliance.

GREEDY
규칙 기반 (기준선)
Rule-based (Baseline)
Duration 7h 10m · TAT Ratio 24.48 · Pass Rate 90.3%
33.7 min
Avg TAT
PAR
예측 기반 적응형 라우팅
Predictive Adaptive Routing
Duration 5h 46m · TAT Ratio 12.92 · Pass Rate 100% · ▼ 50.9%
16.6 min
Avg TAT
▼ 50.9% TAT 단축, 달성률 90.3% → 100%. 소프트웨어만으로 달성한 결과입니다. ▼ 50.9% TAT reduction, achievement 90.3% → 100%. Achieved via software alone.
STEP 2

PAR은 어떻게 다른가 What Makes PAR Different

Greedy는 '지금 이 순간'의 규칙입니다. PAR은 환경을 학습하고 실시간으로 라우팅 전략 자체를 다시 씁니다. Greedy is a rule for this moment. PAR learns the environment and rewrites routing strategies in real time.

⟳
실시간 동적 리라우팅 Real-time Dynamic Re-routing 장비 가동률·큐 길이·처리시간 분포를 실시간 반영해 매 검체의 경로를 재계산합니다. Continuously recomputes each specimen's route based on live utilization, queue length, and processing time distribution.
◎
이상 상황 자동 대응 Automatic Anomaly Response 장비 지연·오류 감지 시 시나리오를 자동 시뮬레이션하고 최적 대응 경로를 즉시 적용합니다. On equipment delay or error, it auto-simulates scenarios and applies the optimal response path instantly.
↑
누적 학습으로 자가 개선 Continuous Self-Improvement 운영 데이터가 쌓일수록 예측 정확도가 올라갑니다. 시프트·피크타임·계절 변동을 스스로 학습합니다. Prediction accuracy improves with accumulated data. Learns shift patterns, peak hours, and seasonal variation on its own.
⊡
선제적 시나리오 예측 Proactive Scenario Forecasting 디지털트윈 위에서 내일의 병목을 오늘 시뮬레이션하고, 운영자가 대응하기 전에 권고안을 제시합니다. Simulates tomorrow's bottlenecks on the digital twin today. Recommends actions before operators need to ask.
Overall Improvement 26.9%. PAR은 TAT 단축을 넘어 달성률, 가동시간, 효율성까지 개선합니다. Overall Improvement 26.9%. PAR goes beyond TAT reduction to improve compliance, duration, and efficiency.
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05Get Started

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