프레킬
Frekil
의료 AI 학습용 이미지 조달부터 전문 의료진의 정밀 주석까지 원스톱으로 지원하는 의료 데이터 플랫폼
유료Web
웹사이트 방문하기frekil.com
아이닥와(과) 비교하기프레킬 대안 모아보기소개
Frekil은 제약·바이오텍·CRO를 위한 실사용 데이터(RWE) 생성 인프라로, EHR·청구 데이터를 연결하여 코호트 설계부터 통계 분석, 최종 보고서까지 엔드투엔드 임상 연구를 자동화합니다. AI가 FDA 정합 연구 프로토콜과 통계 분석 계획(SAP)을 초안 작성하고, 자연어로 코호트와 엔드포인트를 정의하면 R/Python 코드를 자동 생성합니다. HIPAA/GDPR 준수 보안 샌드박스에서 실행되어 환자 데이터가 AI에 노출되지 않습니다.
활용 워크플로우
입력
PACS/DICOM 의료 영상 데이터비정형 EHR/EMR 진료 기록보험 청구(Claims) 및 처방 데이터임상 시험 프로토콜 및 데이터 수집 양식(CRF)
프레킬
AI 기반 데이터 비식별화 및 HIPAA/GDPR 보안 처리LLM/CV 기반 의료 데이터 자동 주석 및 구조화(Extraction)실시간 품질 관리(QC) 및 다중 검토자 합의(Consensus) 워크플로우자동화된 코호트 선정 및 경향 점수 일치(PSM) 분석
출력
규제 제출용 실증 데이터(RWE) 보고서자동 생성된 통계 분석 계획서(SAP) 및 KM 곡선FDA/EMA 승인용 임상 대조군(Synthetic Control Arm) 데이터AI 모델 학습용 고품질 주석 의료 데이터셋
의료 영상 분석 경로
X-ray, CT, MRI 영상의 3D 시각화 및 AI 지원 라벨링을 통한 알고리즘 학습 데이터 생성
RWE 및 임상 통계 경로
EHR 데이터를 기반으로 비교 효과성 연구 및 적응증 확장을 위한 통계 분석 자동 수행
규제 승인 지원 경로
FDA 승인 및 임상 시험 비용 절감을 위한 대조군 시뮬레이션 및 규제 등급 보안 문서화
핵심 차별점: 의료 데이터 주석 속도를 10배 향상시키면서 통계 분석과 규제 승인용 RWE 생성을 자동화하는 통합 헬스케어 데이터 플랫폼
주요 기능
- 자연어 기반 코호트·공변량·엔드포인트 정의
- AI 자동 FDA 정합 연구 프로토콜 및 SAP 초안 생성
- OMOP CDM 스키마 자동 매핑 및 표준화
- R/Python 통계 분석 코드 자동 생성 및 투명한 감사 추적
- KM 곡선·Forest 플롯 등 TFL 자동 생성
- HIPAA/GDPR 준수 보안 샌드박스 (임상 데이터 AI 미노출)
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 의료 영상 데이터 조달부터 전문가 어노테이션까지 원스톱으로 제공하여 병원이나 연구기관이 개별적으로 데이터를 수집하는 것보다 시간과 비용을 절감할 수 있다는 평가입니다. FDA 승인을 받은 의료진이 라벨링을 수행하기 때문에 데이터의 정확성과 신뢰성이 높아 규제 기관 승인 프로세스에서 유리합니다. AI 보조 라벨링을 통해 1차 주석을 자동 생성한 후 전문가가 검수하는 방식으로 작업 효율을 높여 대규모 프로젝트도 빠르게 처리할 수 있습니다. HIPAA, GDPR 등 의료 데이터 규정을 준수하는 보안 체계를 갖추고 있어 민감한 환자 정보를 다루는 기관에서도 안심하고 이용할 수 있습니다.
- 기존 수동 어노테이션 대비 10배 빠른 처리 속도 제공
- 인증된 방사선전문의 및 전문가들의 벤치마크 기반 글로벌 마켓플레이스 보유
- 제로샷 세그멘테이션, 3D 브러시, 슬라이스 보간 등 전문 어노테이션 툴킷 제공
- FDA 승인 대비 감사 추적, 버전 관리, 합의 검증 기능 탑재
- 클라이언트 클라우드에서 브라우저로 직접 스트리밍하는 보안 구조로 데이터 미저장
- AI 생물통계학자 기능으로 연구 시간을 수개월에서 수분으로 단축
단점
- 공개된 가격 정책이 없어 견적을 받아봐야 정확한 비용을 알 수 있어 소규모 프로젝트나 스타트업은 진입 장벽이 높을 수 있습니다. 의료 영상에 특화된 만큼 다른 산업군이나 일반 이미지 라벨링에는 사용할 수 없어 범용성이 떨어집니다. 한국어 지원 여부와 국내 의료 데이터 규제(K-PHI 등)에 대한 명확한 가이드가 확인되지 않아 국내 기관은 도입 전 별도 검토가 필요합니다. 소규모 데이터셋(수십~수백 장)에는 경제성이 떨어져 대량 데이터 처리에 최적화된 서비스로 보입니다.
- 브랜드 인지도가 낮아 장기 신뢰성 데이터 확보가 어려움
- AI 보조 진단 도구의 오탐률과 장기 임상 결과에 대한 의료진 회의론 존재
- 의료 영상 전문 도구라 비의료 단순 어노테이션 작업에는 과도한 기능
- 가격이 공개되지 않아 데모 및 견적 문의가 필수
- 의료 데이터의 높은 위험성으로 인한 필수적 인간 개입 및 합의 검증 필요
가격 정보
유료시작 가격: 문의 필요(Enterprise)
의료 데이터 통합 및 분석을 위한 AI 도구로, 기본 가격은 월 $49부터 시작합니다. 무료 티어가 존재하며, AI를 활용해 의료 영상 주석 및 데이터 처리를 가속화합니다. 대규모 의료 기관을 위한 엔터프라이즈 플랜은 별도 문의가 필요합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 신약의 라벨 확장을 위한 RWE 연구 자동화
- 임상시험 대조군 시뮬레이션(Synthetic Control Arm)
- 성향 점수 매칭 기반 코호트 비교 분석
- FDA 제출용 실사용 데이터 패키지 생성
- 바이오텍의 EHR 데이터 기반 시장 접근 근거 마련
대상 사용자
제약사 HEOR·임상 팀바이오텍 규제 팀CRO(임상시험수탁기관)의료기기 기업 임상팀
연동 서비스
EHRCloud Storage
태그
데이터 분석사진 편집자동화클라우드브라우저 확장연구에이전트
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