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대형 병원에서는 환자의 퇴원, 처방 변경 등으로 인해 사용되지 않은 약을 다시 분류해 활용하는 일이 빈번하게 발생한다. 그러나 알약은 크기·모양·색상이 유사한 경우가 많아 약사가 일일이 수작업으로 분류하는 데 많은 시간이 소요되며, 장시간 작업 시 오분류 가능성도 존재한다. 실제로 한 상급종합병원에서는 4명의 약사가 하루 3시간씩을 들여 알약 분류 작업을 하고 있다.
필봇은 메디노드의 고해상도 카메라와 딥러닝 알고리즘을 기반으로 알약의 형태·색상·각인 정보를 실시간으로 분석해 99.99% 이상의 정확도로 1000종 이상의 알약을 분류하는 것이 가능하다.
한번에 최대 192종의 알약을 분류할 수 있으며, 특히 기존 장비에서 어려움을 겪던 캡슐류도 섬세하게 식별할 수 있도록 설계됐다. 또한, 분류 시 약물 파손 가능성을 줄이기 위해 알약 물성에 따른 맞춤형 이송 모듈로 파손률을 0.0001% 이하로 최소화했다.
황선일 메디노드 대표는 “필봇으로 환자는 언제나 안전하고 정확한 조제 서비스를 받을 수 있고, 의료진은 반복 작업에서 오는 부담을 줄이는 대신 전문적인 업무에 집중할 수 있다”며 ‘병동전담 약사제도’와 같이 약사의 전문성 확대·역할 재정립에 일조하겠다“고 말했다.


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