AI 기반 항생제 적정사용 관리(ASP)

의사결정지원 시스템 구축 사업

2026. 06. 19.

1. 사업 개요

1.1 사업명

❍ AI 기반 항생제 적정사용관리(ASP) 및 임상 의사결정지원 시스템 구축 사업

1.2 추진 배경

❍ 항생제 내성 증가와 항생제 적정사용관리(ASP) 시범사업 확대에 따라 병원 내 항생제 처방 적정성 관리, 제한 항생제 승인, 감염내과 협진, 혈액배양 검사 관리 및 성과지표 분석 업무의 중요성이 증가하고 있다.

❍ 또한 의료진 업무 증가와 감염관리 전문 인력 부족으로 인해 환자 상태 기반 위험 예측, 항생제 추천, 협진 workflow 지원 및 실시간 모니터링 기능을 포함한 데이터 기반 임상 의사결정지원 체계 구축이 필요한 상황이다.

❍ 이에 본 사업은 병원 내부망 환경에서 EMR 기반 데이터를 활용하여 항생제 적정사용관리 업무를 지원하고 의료진의 의사결정을 보조할 수 있는 AI 기반 임상 의사결정지원 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다.

1.3 사업 목표

❍ 혈액배양 양성 가능성, 주요 병원체, 항생제 내성 위험을 사전에 예측하여 고위험 환자 선별과 조기 대응을 지원한다.

❍ 국내 항생제 가이드라인 및 병원 정책 기반 항생제 추천 기능을 제공하여 항생제 사용 적정성을 향상한다.

❍ 제한 항생제 승인 및 감염내과 협진 workflow를 지원하여 의료진 업무 부담을 완화한다.

❍ 병원 내부망 기반 운영 환경 구축을 통해 개인정보 및 의료정보 보호체계를 강화한다.

❍ ASP 사업 운영 및 성과 분석을 위한 데이터 기반 관리체계를 구축한다.

2. 사업 범위

❍ 제안사는 다음 범위를 통합적으로 제안하여야 한다.

- 혈액배양 및 감염 의심 환자를 대상으로 한 위험 예측 기능 구축

- 국내 항생제 가이드라인 및 원내 정책 기반 항생제 추천 기능 구축

- 제한 항생제 관리 및 항생제 적정사용관리(ASP) 운영 지원 기능 구축

- 제한 항생제 사용 및 감염내과 협진 workflow 지원 기능 구축

- 제한 항생제 및 감염내과 협진 의뢰서 자동 작성 기능 구축

- 병원 시스템 연계를 위한 API 및 연동 가이드 제공

- 병원 내부망(On-Premise 또는 Private Cloud) 기반 운영 환경 구성

- 병원 데이터 기반 성능 검증, 모델 운영, 모니터링 및 유지관리 체계 구축

❍ 단, EMR 화면 버튼, 팝업 UI, 실제 처방 리턴, 병원 원천 DB 추출 모듈 개발 등은 병원 전산팀 또는 병원이 지정한 기존 유지보수 업체와 역할을 분담하여 수행할 수  있으며, 제안사는 이에 필요한 API 명세 및 기술 지원을 제공하여야 한다.

3. 구축 및 운영 원칙

3.1 내부망 운영 및 보안

❍ 시스템은 병원 내부망 On Premise 또는 병원이 승인한 Private Cloud 환경에서 운영되어야 한다.

❍ 환자 개인정보, 가명정보, 진료정보, 처방정보, 검사정보는 병원 외부망으로 전송되지 않아야 한다.

❍ 원격 유지보수가 필요한 경우 병원이 승인한 VPN, 접근 통제, 계정 관리, 접속 기록 정책을 따라야 한다.

❍ API 호출, 예측 결과, 추천 결과, 협진 의뢰서 생성, 사용자 조회 및 승인 이벤트에 대한 audit log를 기록하여야 한다.

❍ 시스템 계정, API key, 운영자 권한, 의료진 조회 권한은 역할 기반으로 관리할 수 있어야 한다.

3.2 의료 의사결정 지원 원칙

❍ 본 시스템은 의료진의 최종 판단을 보조하는 Clinical Decision Support 도구로 구축되어야 하며, 최종 처방 및 진료 결정 권한은 의료진에게 있다.

❍ 추천 결과에는 판단 근거, 입력 데이터 시점, 제한 항생제 여부, 승인 필요 여부가 함께 제공되어야 한다.

❍ 의료진이 AI 권고를 수용, 수정, 거절한 이력을 기록할 수 있어야 하며, 해당 이력은 ASP 성과 분석에 활용 가능하여야 한다.

4. 필수 기능 요구사항

4.1 AI Prediction Engine

❍ 제안 시스템은 병원 시스템에서 제공되는 환자 데이터를 기반으로 다음 결과를 산출하여야 한다.

- 혈액배양 양성 가능성 risk score

- 주요 병원체 후보 또는 병원체군 예측 결과

- 주요 항생제 또는 항생제군별 내성 위험도

- 감염 의심 부위, 중증도, 바이탈 등 주요 feature summary

- 결과 해석에 필요한 설명 정보 또는 근거 변수 요약

- culture 시점 기준 lookback window, lab, vital trend, medication

exposure, 과거 배양 이력 등 time series feature 분석으로 확장 가능하여야

한다.

4.2 Guideline Knowledge Graph Recommendation

❍ 제안 시스템은 국내 항생제 가이드라인 또는 병원이 승인한 동등 이상의 항생제 가이드라인을 구조화한 Knowledge Graph를 포함하여야 한다.

❍ 추천 엔진은 다음 정보를 결합하여 항생제 후보와 추천 근거를 제시하여야 한다.

- 감염 의심 부위 또는 질환군

- 예측된 주요 병원체 후보

- 항생제 내성 위험도

- 환자 신장 기능, 간 기능, 중증도, ICU 여부

- 알러지, 금기, 임신, 투석 등 처방 제한 요인

- 원내 formulary, order set, 제한 항생제 정책

- AWaRe 또는 병원이 정의한 항생제 등급

❍ 추천 결과에는 항생제명, 용량 및 용법 관련 참고 정보, guideline source, 추천 근거, 대체 약제, 제한 항생제 여부, 승인 필요 여부가 포함되어야 한다. 병원이 drug master 및 dose adjustment rule을 제공하는 경우 신장 및 간 기능 기반 용량 검토로 확장할 수 있어야 한다.

4.3 Stewardship Rule Engine

❍ 제안 시스템은 아래와 같은 병원별 ASP 운영 정책을 반영할 수 있어야 한다.

- Carbapenem, glycopeptide, linezolid, daptomycin, colistin 등 병원 지정 제한 항생제 flag

- 제한 항생제 승인 또는 감염내과 협진 필요 여부

- Broad spectrum escalation, de escalation, stop candidate 탐지

- 배양 양성 가능성이 낮거나 culture가 음성인 상황에서 불필요한 항생제 사용 경고

- AMR 고위험 환자에서 empirical regimen review 권고

- Renal, hepatic dose caution 및 중복 처방 경고

- 병원별 formulary, order set, 감염관리실 정책 변경 반영

4.4 제한 항생제 협진 의뢰서 자동 작성

❍ 제안 시스템은 제한 항생제 처방 또는 감염내과 협진 필요 상황에서 협진 의뢰서 초안을 자동 생성하여야 한다.

❍ 협진 의뢰서 초안에는 다음 내용이 포함되어야 한다.

- 환자 기본 정보 및 주요 임상 요약

- 감염 의심 부위, 혈액배양 양성 가능성, 주요 병원체, 내성 위험성

- 현재 또는 예정 항생제, 제한 항생제 사용 사유

- guideline 및 stewardship 정책 기반 추천 근거

- 환자 lab, vital, 신장 및 간 기능, 알러지 또는 금기 정보

- 요청 진료과와 감염내과 검토에 필요한 핵심 질문 및 요청 사항

❍ 협진 의뢰서는 병원 협진 양식에 맞추어 template mapping이 가능하여야 하며, 최종 제출 전 의료진이 수정할 수 있어야 한다. 생성, 수정, 제출, 승인 또는 반려 이력은 audit log로 남길 수 있어야 한다.

4.5 병원 시스템 연동 API

❍ 제안 시스템은 병원 전산팀 또는 유지보수 업체가 EMR 및 OCS 화면에 연동할 수 있도록 API 명세, sample payload, 오류 코드, 연동 가이드를 제공하여야 한다.

❍ API는 다음 기능을 포함하여야 한다.

- 환자 또는 episode 단위 분석 요청

- Prediction, recommendation, stewardship flag, consult note

response

- EMR popup 표시용 요약 response

- Order set candidate 또는 처방 후보 response

- Model, guideline, rule version 반환

- Audit log 기록 및 조회를 위한 식별자 반환

- 입력값 누락, code mapping 실패, 권한 오류 등 validation error 반환

❍ 연동 방식은 병원 환경에 따라 REST API, HL7 및 FHIR, 병원 내부 표준 API 또는 batch interface 중 협의하여 정한다.

5. 시스템 운영을 위한 장비 요구사항(HW, SW 스펙 등)

❍ 병원 내부망 온프레미스 또는 병원이 승인한 프라이빗 클라우드 환경에서 인공지능 예측 모델, 항생제 추천 엔진, 협진 의뢰서 자동 작성 기능, API 서버, 운영 모니터링 기능을 안정적으로 운영할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 구성안을 제시하여야 한다. 서버 사양은 30B 이하 소형 언어모델과 항생제 예측 머신러닝 모델의 내부망 추론이 가능한 수준이어야 하며, 동시 사용자 수, 응답속도, 서버실 공조 조건, 예산 범위에 따라 병원과 협의하여 최종 확정한다.

❍ 서버 구성은 공냉 서버 또는 수냉 계열 서버 중 병원 서버실 환경과 운영 안정성 요건에 따라 선택할 수 있다.

6. 데이터 연동 요구사항

❍ 병원은 사업 수행을 위해 협진 시스템에서 필요한 데이터를 제공할 수 있으며, 제안사는 해당 데이터를 AI 서버 입력 schema로 매핑하는 API 가이드를 제공하여야 한다.

❍ 필수 또는 권장 데이터 범위는 다음과 같다.

- 가명 환자 ID, encounter ID, visit ID, culture episode ID

- 입원, 퇴원, 사망, ICU 입퇴실, 병동 이동, 진료과 정보

- 혈액배양 order, collection, received, result datetime 및 검체, 균명, 오염 여부

- Culture 기준 이전 lab, vital, device, diagnosis, procedure, ward 정보

- 항생제 처방 시작 및 종료시각, drug code, drug name, dose, route, interval, 투약 기록

- 제한 항생제 신청, 승인, 반려, 협진 의뢰 및 회신, 처방 변경 이력

- 원내 antibiotic master, formulary, order set, 제한 항생제 목록, AWaRe 또는 원내 등급

- ASP KPI 산출에 필요한 처방, 투약, outcome 데이터

❍ 상세 데이터 항목, 제공 기간, 제공 형식, 가명화 방식, 코드 매핑 방식은 착수 단계에서 병원과 제안사가 협의하여 확정한다.

7. 구축 단계 및 일정

❍ 제안사는 전체 구축 기간, 인력 투입 계획, 병원 협조 요청사항을 포함한 상세 일정을 제시하여야 한다. 기본 구축 일정은 12개월 내외를 권장하며, 병원 데이터 제공 범위와 전산 연동 난이도에 따라 조정할 수 있다.

단계	기간	주요 내용	주요 산출물
1단계 분석 및 설계	1~2개월	요구사항 분석, 데이터 항목 정의, 시스템 구성 및 연계 구조 협의	착수보고서, 데이터 매핑 정의서, 요구사항 정의서
2단계 개발 및 연동	3~6개월	위험 예측 기능, 항생제 추천 기능, 협진 workflow기능 개발 및 시스템 연동	기능별 구현 결과, API명세서, 연동 가이드
3단계 최적화 및 테스트	7~9개월	병원 데이터 기반 검증, 모델 보정, 통합 테스트, 보안 점검	검증 리포트, 통합 테스트 결과서, 보안 점검 결과
4단계 교육 및 오픈	10~12개월	의료진/운영자 교육, 시범 운영, 운영 프로세스 점검, ASP위원회 리뷰	운영 매뉴얼, 교육 자료, 시범 운영 결과 보고서

8. 역할 및 책임

8.1 제안사 수행 범위

❍ 감염 위험 예측, 항생제 추천, 제한 항생제 관리 및 협진 지원 기능 개발

❍ 병원 시스템 연계를 위한 API 명세, 입력·출력 구조 및 연동 가이드 제공

❍ 병원 내부망 기반 시스템 배포 및 운영 환경 구성 지원

❍ 성능 모니터링, 버전 관리, 유지보수 및 운영 관리 체계 구축

❍ 원내 항생제 정책, 제한 항생제 목록 및 가이드라인 변경사항 반영 지원

❍ 의료진 및 운영자 대상 교육, 시범 운영 및 운영 안정화 지원

8.2 병원 또는 병원 지정 유지보수 업체 수행 범위

❍ EMR/OCS/LIS 화면 버튼, 팝업, 처방 리턴 UI 개발

❍ 병원 원천 데이터 추출, 데이터 제공 및 시스템 접근 권한 설정

❍ 내부망 IP, 방화벽, VPN, 계정, 보안 심의, 접근 권한 관리

❍ 원내 항생제 관리 기준, drug master, order set, 코드 매핑 정보 제공

❍ 제한 항생제 운영 기준, 감염내과 협진 양식 및 ASP 운영 정책 제공

❍ 의료진 workflow 검토 및 운영 프로세스 협의

9. 제안사 기술 및 수행 역량 평가 참고사항

❍ 아래 사항은 입찰참가 자격요건이 아니며, 기술평가 시 참고할 수 있다.

❍ 본 사업은 항생제 적정사용관리(ASP), 감염질환 임상 의사결정지원, 의료 AI 예측 모델, 병원 내부망 연동 및 업무 자동화 기능이 결합된 전문 기술 사업이다. 따라서 제안사의 설립 연차, 매출 규모 또는 단순 구축 실적뿐만 아니라, 관련 특허 보유 여부, 감염질환 및 항생제 처방 분야 학술 활동 이력, 의료 AI 연구개발 역량, 핵심 전담 인력의 전문성, 기능 구현 또는 시연 가능 여부, 병원 현업 부서와의 협업 가능성 등을 종합적으로 평가할 수 있다.

1) 과제 책임자, 조직 책임자 또는 제안사의 항생제 처방, 감염관리, 의료 AI, 임상 의사결정지원 관련 특허 또는 연구개발 성과 보유 여부

2) 항생제 적정사용관리(ASP), 감염질환, 혈액배양, 임상 의사결정지원 또는 의료 AI 분야의 학회 발표, 논문, 연구개발 수행 이력

3) 대한감염학회 등 관련 학술대회 발표 이력 또는 감염질환·항생제 처방 분야 학술 활동 수행 이력

4) 의료 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 시스템 연계 등 관련 전문인력 보유 현황

5) 의료 AI 모델 개발, 병원 데이터 분석, API 서버 구축, 운영 및 유지관리 등 핵심 기술을 직접 수행할 수 있는 전담 인력 구성

6) 혈액배양 양성 가능성 예측, 병원체 및 항생제 내성 위험도 예측, 항생제 추천, 협진 의뢰서 자동화 등 본 사업과 관련된 기능 구현 또는 시연 가능 여부

7) 모델 재학습, 버전 관리, 성능 모니터링, audit log 등 운영 및 유지관리 체계 보유 여부

8) 병원 감염관리실, 감염내과, 약제팀, 전산팀 등 현업 부서와 협업하여 요구사항을 반영할 수 있는 수행체계 보유 여부

9) 병원 내부망(On-Premise 또는 Private Cloud) 환경에서 환자정보 외부 반출 없이 운영 가능한 보안 및 운영 방안 보유 여부

10) 병원 내부망(On-Premise 또는 Private Cloud) 기반 시스템 구축 및 운영 경험

10. 제안서 작성 요구사항

❍ 제안사는 다음 내용을 포함하여 제안서를 제출하여야 한다. 단, 제안 단계에서 원천 코드, 학습 데이터, 모델 weight, 상세 KG schema, 상세 rule set, 협진 의뢰서 생성 template 원문, 병원별 데이터 매핑 script 등 공급사의 핵심 지식재산 또는 영업비밀에 해당하는 자료 제출을 요구하지 않는다.

- AI 기반 항생제 Stewardship Workflow 구현 방안

- 임상 의사결정지원 기능 구현 방안

- AI 성능 및 임상 적용 가능성 검증 방안

- 병원 시스템 연동 및 내부망 운영 방안

- 수행 조직, 전담 인력 및 병원 현업 부서 협업 체계

- 보안, 유지보수, 장애 대응 및 운영 안정화 방안

- PoC 또는 검수 시연 및 Acceptance Test 대응 방안

11. 평가 기준

❍ 평가 항목과 배점은 병원 내부 기준에 따라 조정할 수 있으며, 다음 기준을 권장한다.

11.1 정량평가 10점 구성안

❍ 정량평가는 일반적인 재무평가 중심이 아니라 본 사업과의 기술적 적합성을 중심으로 평가한다.

❍ 특히 항생제 처방, 감염관리, 의료 AI, 임상 의사결정지원 관련 특허, 학회 발표, 연구개발 성과, 전문 인력 보유 현황, 기능 시연 가능 여부, 보안 및 운영 체계 구축 여부 등을 주요 평가 요소로 반영할 수 있다.

❍ 제안사가 신생 기술기업인 경우에도 본 사업과 직접 관련된 기술 성과, 전문 인력, 연구개발 실적, prototype 구현 수준이 확인되는 경우 이를 정량평가에 반영할 수 있다.

❍ 수행 조직 평가는 단순 투입 인원 수보다 핵심 기술 인력의 직접 참여 여부 및 병원 협업 경험 등을 중심으로 평가할 수 있다.

평가 항목	배점	평가 기준	증빙자료 예시
관련 기술 성과	4점	항생제 처방, 감염관리, 의료 AI, 임상 의사 결정지원 관련 특허, 학회 발표, 연구개발 성과 보유 여부	특허 출원·등록증, 학회 발표자료, 논문, 연구성과 요약서
전문 인력 보유 현황	3점	의료 AI·머신러닝·데이터 분석 관련 전문 인력, 시스템 연동 전문 인력 보유 여부	참여 인력 이력서, 학위·경력 증빙, 역할분담표
기능 구현 또는 시연 가능성	2점	본 사업과 관련된 예측 모델, 추천 엔진, 협진 의뢰서 자동화, API response 등 시연 가능 여부	demo 자료, 화면 예시, API sample, 내부 검증 결과
보안 및 운영 체계	0.5점	내부망 운영, 접근 통제, audit log, 개인정보보호, 장애 대응 및 백업 체계 보유 여부	보안 운영 계획서, 접근권한 관리 방안, 로그 관리 방안
유사사업 또는 임상 협력 경험	0.5점	의료기관 협업, 연구 과제, PoC, 임상 자문, 감염질환 분야 협력 경험 보유 여부	협업 확인서, PoC 자료, 연구과제 확인서, 자문 체계 설명자료
합 계	10점

11.2 정성평가

❍ 정성평가에서는 단순 예측 모델 또는 범용 챗봇 제공 여부가 아니라, AI 예측 결과를 의료진 workflow 안에서 해석, 추천, 문서화, 검토, 승인 과정으로 연결할 수 있는지를 중심으로 평가한다.

❍ 또한 제안사가 항생제 가이드라인, 원내 formulary, 제한 항생제 정책 및 감염내과 협진 기준 등을 실제 병원 운영 환경에 맞게 구조화할 수 있는지를 평가한다.

❍ 제안 시스템은 감염 위험 예측, 항생제 추천, 제한 항생제 관리, 협진 의뢰 자동화 및 내부망 API 연동 기능 등을 병원 workflow 안에서 통합적으로 제공할 수 있어야 한다.

❍ 수행 조직 평가는 단순 투입 인원 수 또는 기업 규모가 아니라, 핵심 기술 인력이 직접 과제에 참여하여 병원 현업 부서와 원활히 협업할 수 있는지와 요구사항 및 운영 이슈에 신속히 대응할 수 있는지를 중심으로 평가한다.

평가 항목	배점	평가 기준	증빙자료 예시
AI 기반 항생제 Stewardship Workflow 구현 적합성	25점	AI 예측 결과를 의료진 workflow 내에서 해석, 추천, 문서화, 검토, 승인 과정까지 연결할 수 있는지 평가	제안서, 업무 흐름도, 시연자료
임상 의사결정지원 기능 구현 적합성	20점	단순 범용 챗봇이 아닌, 항생제 가이드라인 기반 KG 추천, Medical Agent, 병원별 stewardship rule, 제한항생제 workflow 통합 구현 가능한지 평가	시스템 구성도, 아키텍처, 기능 설명 자료
AI 성능 및 임상 적용 가능성	15점	예측, 정확도, 성능 검증 결과, recommendation explainability, 임상 workflow 적용 가능성 등	성능 평가 결과, benchmark 자료, 내부 검증 결과
병원 시스템 연동 및 운영 적합성	10점	EMR, OCS, 내부망 API 연동 가능성 및 실제 병원 운영 환경 적용 적합성 평가	연동 구조도, API 설계서, 운영 시나리오
수행 조직 및 협업 체계	10점	핵심 기술 인력 직접 참여 여부 및 병원 현업 부서와의 협업·이슈 대응 체계 평가	조직도, 수행 인력 투입 계획
합 계	80점

12. 검수 및 Acceptance Test

❍ 구축 완료 후 검수 및 Acceptance Test 단계에서 제안요청서상 필수 기능이 정상적으로 구현되었음을 입증하여야 한다.

- 검수 항목에는 인공지능 예측 엔진, 항생제 추천 엔진, 항생제 적정사용 관리 규칙 엔진, 협진 의뢰서 자동 작성 기능, 병원 시스템 연동 API, 감사 로그, 보안 및 운영 관리 기능을 포함한다.

- 병원 제공 샘플 데이터 또는 후향 데이터를 기준으로 혈액배양 양성 가능성, 주요 병원체 또는 병원체군, 항생제 내성 위험도, 항생제 추천 결과, 제한 항생제 승인 필요 여부, 협진 의뢰서 초안이 정상적으로 반환되어야 하며, 각 결과에는 판단 근거, 모델 버전, 가이드라인 버전, 규칙 버전, 생성 시각, 요청 식별자 등 추적 가능한 정보가 포함되어야 한다.

❍ 예측 모델의 성능은 병원 제공 후향 데이터를 기준으로 검증하며, 혈액배양 양성 가능성 예측 등 주요 예측 과제에 대해 각각 AUROC 0.80 이상을 권장 기준으로 한다. 다만 혈액배양 양성률, 데이터 품질, 검증 대상군, 예측 과제의 특성에 따라 정확도, AUPRC, 민감도, 특이도, 보정도 등 보조 지표를 함께 제시하여야 한다.

❍ 시스템 성능 기준은 일반 조회 또는 API 응답의 경우 통상 3초 이내, 언어모델 기반 협진 의뢰서 초안 생성의 경우 30초 이내 작성을 권장 기준으로 한다. 단, 실제 응답속도와 동시 사용자 수 기준은 병원 시스템 연동 방식, 입력 데이터 규모, 서버 사양, 운영 범위에 따라 달라질 수 있으므로 제안사는 부하 테스트 결과 또는 산정 근거를 제시하고, 병원과 협의하여 최종 기준을 확정한다.

❍ 최종 검수는 필수 기능의 정상 동작, 예측 및 추천 결과의 정상 반환, 병원 협진 양식에 맞는 의뢰서 초안 생성, API 명세서와 연동 가이드 제공, 오류 상황에 대한 명확한 응답, 감사 로그 생성, 환자정보 외부 전송 방지, 성능 검증 결과서, 통합 테스트 결과서, 보안 점검 결과, 운영 매뉴얼, 교육자료 등 계약 후 산출물 제출 여부를 종합하여 판단한다. 중대한 장애 또는 필수 기능 미동작 사항이 확인되는 경우 제안사는 이를 보완한 후 재검수를 받아야 한다.

13. 제안 단계 제출자료 및 계약 후 산출물

13.1 제안 단계 제출자료

❍ 입찰 및 제안 평가 단계에서 제안사는 보유 기술과 수행 역량을 판단할 수 있는 범위의 자료를 제출하여야 한다. 제출자료는 기술의 존재, 완성도, 적용 가능성을 확인하기 위한 요약본 또는 증빙 자료로 한정한다.

- 특허 출원 또는 등록 현황 요약

- 항생제 적정사용, 감염관리, 의료 AI, 임상 의사결정지원 관련 연구개발 성과 요약

- 학회 발표, 논문, 연구 과제, 외부 검증 또는 내부 검증 결과 요약

- 혈액배양 양성 예측, 주요 병원체 및 AMR 예측, guideline KG 추천, 협진 의뢰 자동화 등 보유 기술 설명서

- 제품 또는 prototype의 시연 계획, 주요 화면 예시, API response 예시

- 병원 내부망 On Premise 또는 Private Cloud 구축 경험 및 보안 운영

MLOps, 모델 재학습, guideline 및 정책 업데이트, audit log 운영 방안

❍ 제안 단계 제출자료에는 원천 코드, 모델 weight, 전체 feature engineering script, 기술 상세, 비공개 학습 데이터 또는 비식별 임상 원자료를 포함하지 않는다. 해당 자료가 필요한 경우 계약 체결 및 비밀유지계약 이후, 사업 수행에 필요한 범위에서 열람 또는 제출 범위를 별도 협의한다.

13.2 계약 후 산출물

❍ 계약 체결 이후 제안사는 다음 산출물을 사업 수행 범위에 따라 제출하여야 한다.

- 착수보고서 및 상세 수행계획서

- 요구사항 정의서

- 시스템 아키텍처 및 보안 구성도

- 병원 시스템 연동을 위한 API 명세서

- 성능 검증 결과 문서

- 설치 및 운영 매뉴얼

- 관리자 및 의료진 교육 자료

- 통합 테스트 결과서 및 검수 확인 자료

- 유지보수, 장애 대응, 모델 운영, guideline, 정책 업데이트 계획서

❍ 계약 후 산출물의 소유권, 사용권, 재사용 범위, 병원 외 반출 가능 여부, 제3자 제공 가능 여부는 계약서와 비밀유지 조항에서 별도로 정한다.

❍ 공급사가 사업 착수 전부터 보유한 특허, 알고리즘, 모델 구조, KG schema, rule engine, template engine, source code, 학습 pipeline 등 배경 지식재산은 별도 합의가 없는 한 공급사에 귀속된다.

14. 유지보수 및 운영

❍ 제안사는 최종 검수 완료일로부터 1년간 시스템 하자보수 및 무상 A/S를 제공하여야 하며, 무상보증기간, 지원 범위, 장애 대응 기준, 패치 및 업데이트 범위는 제안서에 구체적으로 제시하여야 한다. 무상보증기간 종료 이후의 유지보수 조건은 병원과 제안사가 별도 협의하여 정한다.

❍ 제안사는 안정적 시스템 운영을 위해 다음 사항을 포함한 유지방안 및 운영방안을 제시하여야 한다.

- 장애 접수, 대응 시간, 복구 기준을 포함한 SLA

- 모델 성능 정기 모니터링 및 병원 데이터 기반 재학습 정책

- 국내 항생제 가이드라인 개정 또는 원내 정책 변경 시 Agent 정책 업데이트 절차

- 운영 로그, audit log, 사용자 접근 이력 보관 및 조회 정책

- 보안 패치, 백업, 복구, 버전 rollback 방안

15. 선택 확장 범위

❍ 병원 예산, 데이터 제공 범위, 전산 연동 일정에 따라 다음 항목은 선택 확장 범위로 제안할 수 있다.

- 실시간 EHR risk score trend 및 고위험 환자 알림

- Lab, vital sign 기반 time series feature 기반 중증도 변화 분석

- 실제 투약 기록 기반 medication exposure 분석

- 실시간 ASP KPI dashboard

- 타 진료과, ICU, 응급실 등 대상 부서 확대

- 병원 연구용 데이터셋 추출 및 분석 지원

16. 유의사항

❍ 본 사업은 의료 AI, 항생제 적정사용 관리, 임상 의사결정지원, 병원 내부망 연동 및 AI Agent 기반 workflow 자동화가 결합된 전문 기술 사업이다.

❍ 본 사업과 직접 관련된 기술 보유 여부, 특허, 학술 발표, 연구개발 성과, 전문 인력, prototype 구현 수준, 병원 맞춤형 개발 가능성, 보안 및 운영 체계를 종합적으로 고려하여 평가한다.

❍ 본 RFP의 기능 요구사항은 특정 공급사명 또는 특정 제품명을 지정하지 않으며, 동등 이상의 기능과 성능을 제안할 수 있다.

❍ 제안사는 현재 즉시 제공 가능한 기능과 병원 원천 데이터 연동 후 확장 가능한 기능을 구분하여 제안하여야 한다.

❍ 실시간 시계열 분석, 자동 용량 최적화, OCS 원클릭 처방 리턴 등은 병원 원천 event data, drug master, dose rule, 전산 UI 연동 범위가 확정된 후 구현 범위를 확정한다.

❍ 병원 내부 시스템 개발 비용과 역할 범위는 병원 전산팀, 기존 유지보수 업체, 제안사 간 협의에 따라 별도 산정할 수 있다.

❍ 입찰 및 제안 평가 과정에서 제출되는 자료는 평가 목적에 한하여 사용하며, 제안사의 사전 서면 동의 없이 제3자 제공, 복제, 역설계, 유사 시스템 구축 목적으로 활용할 수 없다.

17. 기타사항

17.1 개인정보보호 및 손해배상 책임

❍ 개인정보 보호 및 관리에 관한 사항은 개인정보보호법 및 개인정보의 안전성 확보조치 기준 등 관계 법령을 준수해야 함

※ 개인정보의 안전성 확보조치 기준(개인정보보호위원회 고시, 제2020-2호,

020.12), 개인정보 암호화 조치안내서 참조

❍ 업무와 관련하여 개인정보를 처리하는 과정에서 법을 위반하여 발생한 손해배상에 대하여 책임을 져야 함.

17.2 소유권 및 지식재산권 귀속

❍ 본 사업과 관련하여 제출한 제안서나 서비스 환경 구축 및 유지보수 시 발생하는 산출물에 대한 모든 소유권 및 지식재산권은 강남성심병원으로 귀속한다.