의료데이터 기반 정밀 웰니스

내 건강 데이터로, 나만의 영양 솔루션

병원 건강검진 데이터를 바탕으로 AI가 필요한 영양제와 생활습관을 제안합니다.
B2B 병원 부가서비스로 검증하고, B2C 구독 서비스로 확장합니다.

앱 데모

검진데이터 기반 리포트

병원 건강검진 결과를 의료 온톨로지로 구조화하여 개인 맞춤 건강 리포트를 생성합니다.

맞춤 영양제 추천

유사 건강 상태군 분석과 제품 효능 근거를 통해 개인화된 영양 솔루션을 제안합니다.

보안 & 컴플라이언스

병원 내부망 처리와 법률 자문으로 안전성과 법적 안정성을 확보했습니다.

GCN 기반 학습

Graph Convolutional Network(GCN) 구조를 활용해 건강 상태 간 연관성을 학습하고 개인별 맞춤 추천의 정확도를 높입니다.

앱 데모
H-BTI 16유형 캐릭터 전체

H-BTI: 건강 유형 16분류

하루두알의 H-BTI는 개인의 건강 성향을 4개 축으로 분석하여 16가지 유형으로 분류합니다. 유형별로 맞춤 운동·식단·영양소를 제안합니다.

A/S 차원
에너지 수준

Active ↔ Sedentary
활동량, 피로도, 수면/각성 패턴을 반영합니다.

P/R 차원
건강관리 방식

Proactive ↔ Reactive
예방 중심인지, 사후 대응 중심인지를 평가합니다.

B/I 차원
영양 패턴

Balanced ↔ Imbalanced
섭취 균형, 결핍/과잉 위험, 식습관 규칙성을 반영합니다.

C/T 차원
스트레스 대응

Calm ↔ Tense
스트레스 민감도와 회복력(회복 속도)을 고려합니다.

논문 및 연구 데이터 기반 구성
  • H-BTI 유형별 리포트는 최신 학술 논문 및 공신력 있는 연구 데이터 기반 구성.
  • AI 분석과 GCN 모델링을 통한 과학적인 유형별 행동과 영양 패턴 제시.
H-BTI가 앱에서 하는 일
  • 설문·검진·웨어러블 데이터 융합으로 H-BTI 산출
  • 유형별 맞춤 리포트 & 영양제 추천
  • 사용자 피드백을 반영하는 AI 리커멘데이션 루프

GCN 기반 정밀 예측 엔진

질병·지표·행동 간 관계를 그래프 구조로 모델링하여 건강 상태를 정밀 예측합니다.

  • 의료 온톨로지 매핑 & 지식그래프
  • 유사도 기반 개인화 추천
  • 최신 연구 성과 기반 알고리즘 고도화
기술 백서 요청
GCN 기반 추천

로드맵 · 2단계 사업계획 (’25.10 ~ ’26.01)

정식 출시를 위한 핵심 마일스톤을 공개합니다.

서비스
  • App 성능 업데이트 및 베타 테스트
  • H-BTI 16가지 캐릭터/모션 추가
  • B2B PoC 확장 및 B2C 사전 등록
데이터 & AI
  • 강북삼성병원 데이터셋 추가 수집
  • 영양제 추천 알고리즘 고도화
  • 6개월 후 H-BTI 변화 예측 모델 개발
사업화
  • 영양제 제조사 MOU 및 OEM/ODM 협력
  • 마케팅/기술 개발 인력 고용
  • 사전 홍보 및 App 스토어 등록 준비
보호 전략
  • 보안 기술 특허 출원(2차)
  • 플랫폼 특허 및 논문으로 기술 보호
  • 국내 법률 체계 준수를 위한 컴플라이언스

병원 기반 수익모델 & 시장 규모

병원 부가서비스에서 시작해 구독·제휴로 확장되는 수익 구조와 국내 시장 규모를 한눈에 확인하세요.

수익모델
  • B2B 병원 부가서비스: 리포트·영양제 매출 쉐어
  • B2C 구독: H-BTI 기반 맞춤 리포트 + 정기 배송
  • 제휴/플랫폼: 보험·제약 제휴, API/화이트라벨
예상 시장 규모
  • 국내 건강검진 시장 ~2조원 (연간 약 1,500만명)
  • 맞춤 영양제 시장 ~1조원 수준으로 성장
  • B2B2C 모델로 진입장벽 낮고 확장성 높음

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