딜리네이트 vs 스캔베이스

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

스캔베이스 장단점

• 육안 판독 시 발생하는 약 20% 수준의 인적 오류를 1% 미만으로 낮출 수 있는 높은 정밀도를 자랑하며, 특히 숙련되지 않은 일반 사용자가 촬영한 저화질 사진에서도 안정적인 판독 성능을 보여줍니다. 별도의 전용 리더기 하드웨어가 필요 없어 도입 비용이 저렴하고, HIPAA 및 GDPR 규제를 준수하는 클라우드 기반 API 형태로 제공되어 기업 고객이 단 몇 시간에서 며칠 내에 기존 시스템에 통합할 수 있을 만큼 확장성이 뛰어납니다.

• 완전한 B2B 솔루션이기 때문에 개발 인력이 없는 소규모 의원이나 일반 개인 사용자가 단독으로 활용하기에는 진입 장벽이 높습니다. 하드웨어 리더기에 비해 환경(조명 조건, 스마트폰 카메라 성능 차이)에 따른 변수를 완전히 배제하기 어렵고, 최적의 판독 성능을 얻기 위해서는 사용자가 SDK에서 권장하는 특정 각도와 거리 가이드를 엄격히 따라야 하는 사용상의 번거로움이 존재할 수 있습니다.

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색

스캔베이스 주요 기능

• AI 기반 미세 양성(Faint Line) 감지 알고리즘
• 건조 혈액 점(DBS) 샘플 유효성 실시간 검증
• 40종 이상의 RDT 키트 지원 및 커스텀 알고리즘 설계
• HL7 FHIR/PACS 표준 연동
• 알고리즘 전체 수명 주기(Lifecycle) 관리 서비스
• COVID-19·독감·RSV·STD 등 다양한 검사 키트 지원