Product · Halo Reports

Halo Reports

영상의학과 판독문 작성 도구입니다. Halo PACS에 통합할 예정입니다.A radiology report-writing tool planned for integration into Halo PACS.

민훈이 만들었고, 10-07부터 report.koreaimagingnetwork.com에서 시범 운영 중입니다. 판독문을 치거나 말로 불러 쓰고, 매크로를 펼치고, AI로 다듬고, 의사마다의 판독 문체를 기억합니다. Halo Transcription의 받아쓰기 기술도 여기서 나옵니다.Minhoon built it, and it has run as a pilot at report.koreaimagingnetwork.com since 10-07. You type or dictate a report, expand macros, refine it with AI, and it remembers each doctor's reporting style. The dictation technology for Halo Transcription also comes from here.

기준일 2026-11-12

As of 2026-11-12

바탕: 넘겨받은 저장소의 문서(PROJECT-OVERVIEW, README, 배포 기록), 11-11 기준

Source: documents in the handed-over repository (PROJECT-OVERVIEW, README, deployment log), as of 11-11

지금 상태Current status

운영

Running

시범 운영 중 · 11-11 갱신Pilot running · Updated 11-11

report.koreaimagingnetwork.com에 올라가 있습니다. 가입은 닫혀 있고, 허락된 계정과 초대받은 계정만 들어갈 수 있습니다. 11-11 배포로 첫 사용 안내와 모델 시험 화면이 바뀌었습니다.It is live at report.koreaimagingnetwork.com. Sign-up is closed; only the allowed account and invited accounts can get in. The 11-11 release changed the first-use tour and the model testing screen.

코드

Code

11-11에 넘겨받음Handed over on 11-11

GitHub 비공개 저장소에 있고, 정모도 읽고 쓸 수 있습니다. 파일은 약 110개입니다. 화면은 JavaScript와 CSS, 서버는 Python, 데이터는 SQLite입니다.It is in a private GitHub repository, and Jeongmo can read and write it. About 110 files. The screen is JavaScript and CSS, the server is Python, and the data is in SQLite.

PACS

Halo PACS와는 아직 따로Still separate from Halo PACS

PACS의 데이터나 데이터베이스에 연결하지 않습니다. PACS에 통합하면 PACS의 인증 범위와 변경 절차에 들어갑니다.It does not connect to PACS data or the PACS database. Once it is integrated into PACS, it falls under the PACS certification scope and change process.

만들어져 있는 것What is built

저장소의 PROJECT-OVERVIEW 문서를 옮겼습니다. 운영 사이트에 있는 것과 저장소에만 있는 것은 아래 "배포 기록"으로 구분합니다.Taken from the PROJECT-OVERVIEW document in the repository. To tell what is on the live site from what is only in the repository, see "Release history" below.

영역Area	지금 하는 일What it does now
로그인과 작업 공간Sign-in and workspace	한국어·영어 화면. 계정마다 초안, 매크로, 단축키, 문체를 따로 저장합니다. 초안은 자동 저장되고, 다른 기기에서 고친 것을 덮어쓰지 않습니다.Korean and English screens. Each account keeps its own drafts, macros, shortcut keys and style. Drafts save automatically and do not overwrite edits made on another device.
판독문 편집Report editing	글자 편집기, 되돌리기, 크기 조절, 맞춤법 검사, 단축키 설정. 복사는 복사만 합니다. 지우기를 누르면 그때의 판독문을 최종본으로 저장한 뒤 지웁니다. 저장된 판독문은 내 작업 공간에서 지울 수 있습니다.Text editor, Undo, resizing, spell check, configurable shortcut keys. Copy only copies. Clear saves the current report as a final version, then clears it. Saved reports can be deleted in My workspace.
매크로와 자동 교정Macros and auto-correction	두 칸짜리 표(줄임말, 펼칠 문장)로 편집하고, 엑셀로 가져오고 내보냅니다. 새 계정은 빈 매크로와 공통 자동 교정 목록으로 시작합니다.Edited as a two-column table (shortcut, expanded text), with Excel import and export. New accounts start with empty macros and a shared auto-correction list.
받아쓰기와 다듬기Dictation and refining	5분까지 녹음해 글로 바꾸고, 그 의사의 문체로 다듬습니다. 처리 중에 의사가 고친 내용은 지키고, 되돌리기가 됩니다. 결론(Conclusion)을 자동으로 붙이는 선택 기능이 있습니다.Records up to 5 minutes, turns it into text, and refines it in that doctor's style. Edits the doctor makes while it is processing are kept, and Undo works. An optional setting adds a Conclusion automatically.
AI 수정 요청과 문체 학습AI change requests and style learning	"Request Halo AI"로 판독문을 고쳐 달라고 하고, 계속 쓸 선호는 기억하게 할 수 있습니다. 문체를 자동으로 배우는 것은 AI가 만든 판독문을 의사가 고쳐서 저장한 경우뿐입니다. 이것은 모델 학습이 아니라 지시문 다듬기입니다."Request Halo AI" revises the report, and preferences you want kept can be remembered. Automatic style learning happens only when a doctor edits an AI-written report and saves it. This refines the instructions; it does not train a model.
떠 있는 편집 창Floating editor	Chrome의 기능으로 편집 창을 다른 창 위에 띄웁니다. PACS 화면 위에 두고 쓰기 위한 것입니다. Windows용 투명도 조절 도구(Halo-Transparency 1.4)를 따로 내려받을 수 있습니다.Uses a Chrome feature to float the editor above other windows, so it can sit on top of the PACS screen. A Windows opacity tool (Halo-Transparency 1.4) can be downloaded separately.
첫 사용 안내First-use tour	새 계정은 다섯 화면의 안내를 보고, 엑셀 매크로와 익명화한 판독문 예시를 선택해서 올립니다. 로그인 화면에서 계정 없이 미리 볼 수 있습니다.New accounts see a five-screen tour and can choose to upload Excel macros and anonymized sample reports. It can be previewed from the sign-in screen without an account.
병원 내부 모델 시험In-hospital model test	병원 IT가 승인한 내부 음성인식·언어 모델 서버에 연결해 시험합니다. 시험은 초안, 최종본, 문체에 남지 않습니다. 인터넷 AI로 넘어가는 길이 없습니다.Connects to in-hospital speech and language model servers approved by hospital IT for testing. Tests leave nothing in drafts, final reports or style. There is no path that falls back to an internet AI.
인터넷 모델 비교Hosted model comparison	익명화한 녹음 하나로 다섯 결과를 비교합니다. 아래 표를 보십시오. 비용 추정과 동의를 거친 뒤에만 돌고, 결과는 저장하지 않습니다.Compares five results from one anonymized recording; see the table below. It runs only after a cost estimate and consent, and results are not saved.
관리자 화면Admin dashboard	계정별 사용 기록, 판독문 수, 추정 API 비용을 봅니다. 판독문 내용은 보이지 않습니다. 크레딧 장부는 있지만 지급·차감 규칙은 아직 켜지 않았습니다.Shows usage, report counts and estimated API cost per account, without report contents. A credit ledger exists, but grant and deduction rules are not switched on yet.

AI를 어디서 돌리나Where the AI runs

평소: OpenAI APINormally: OpenAI API

시범 사이트의 기본입니다. 키는 서버에만 있고 화면이나 저장소에는 없습니다. 하루·한 달 사용 한도가 걸려 있습니다.The default on the pilot site. The key lives only on the server, not in the screen or the repository. Daily and monthly usage limits apply.

병원 모드Hospital mode

받아쓰기, 다듬기, 수정 요청, 문체 학습을 모두 병원 내부 서버로 보냅니다. 오프라인 설정을 켜면 OpenAI는 고를 수도 없습니다. 병원에서 실제로 돌려 본 적은 아직 없습니다.Sends dictation, refining, change requests and style learning all to in-hospital servers. With the offline setting on, OpenAI cannot even be selected. It has not yet been run at a hospital.

비교 시험Comparison test

병원에 둘 수 있는 공개 모델을 인터넷의 DeepInfra에서 빌려 재 봅니다. DeepInfra 키가 아직 없어서 실제로 돌린 적은 없습니다.Measures open models a hospital could host, rented through DeepInfra over the internet. There is no DeepInfra key yet, so it has never actually run.

결과Result	음성인식Speech recognition	판독문 모델Report model
1	Qwen3-ASR-1.7B	Qwen3.8-27B
2	Qwen3-ASR-1.7B	gpt-oss-20b
3	Whisper large-v3	Qwen3.8-27B
4	Whisper large-v3	gpt-oss-20b
기준Baseline	OpenAI gpt-4o-mini-transcribe	OpenAI GPT-5.6 Sol

한 번 비교에 요청 8번(음성인식 3, 판독문 5)입니다. 저장소 문서는 좋은 예시 하나로 판단하지 말고, 익명화한 녹음 여러 개(한영 의학 용어, 부정문, 불확실 표현, 수치, 시리즈·이미지 번호, 긴 판독문, 잡음)로 재라고 적고 있습니다. 인터넷에서 잰 속도는 병원 장비와 다를 수 있습니다.One comparison is 8 requests (3 speech, 5 report). The repository docs say not to judge from one good example, and to measure with several anonymized recordings (Korean and English medical terms, negation, uncertainty, measurements, series and image numbers, long reports, noise). Speed measured over the internet may differ from hospital hardware.

아직 확인하지 않은 것Not yet verified

저장소의 자동 시험은 모두 합성 데이터와 가짜 키·가짜 AI 응답으로 돕니다. 실제 모델에 돈을 내고 돌린 시험이나 임상 정확도 검증은 기록에 없습니다.The repository's automated tests all run on synthetic data with fake keys and mocked AI responses. There is no record of a paid test against real models or of clinical accuracy validation.
실제 마이크 녹음, 떠 있는 창의 모양, 투명도 도구는 사용자가 Chrome에서 직접 확인해야 한다고 적혀 있습니다.Real microphone recording, how the floating window looks, and the opacity tool are noted as needing the user to check them in Chrome.
휴대폰 인증은 로컬 시험용 숫자만 보여 주고 문자를 보내지 않습니다. 공개 가입을 열기 전에 본인 확인과 계정 복구 규칙을 정해야 합니다.Phone verification only shows a local test code and sends no text message. Identity checks and account recovery rules must be set before sign-up is opened to the public.

지키는 원칙Rules it keeps

AI가 고쳐도 임상의 뜻, 확실성의 정도, 시리즈·이미지 번호는 그대로 둡니다. 결과는 의사가 검토합니다. 판독문 예시와 매크로 파일에서는 환자 이름, 등록번호, 생년월일, 연락처를 지워야 합니다. 판독문 예시에서는 흔한 형식의 식별 정보를 걸러 내지만 익명화를 보장하지는 않습니다. 키, 데이터베이스, 녹음, 판독문, 백업은 저장소에 올리지 않습니다.Even when AI edits the text, clinical meaning, the degree of certainty, and series and image numbers stay as they are. The doctor reviews the result. Patient names, registration numbers, birth dates and contact details must be removed from sample reports and macro files. Sample reports are screened for common labelled identifiers, but that does not guarantee anonymization. Keys, databases, recordings, reports and backups never go into the repository.

배포 기록Release history

GitHub에 올리는 것과 사이트에 배포하는 것은 따로입니다. 지금까지는 매번 백업을 먼저 하고 Halo Reports만 다시 올렸습니다. GitHub에서 버튼으로 배포하는 방식은 준비돼 있지만 아직 켜지 않았습니다.Pushing to GitHub and deploying to the site are separate steps. So far, each release backed up first and redeployed only Halo Reports. A deploy button on GitHub is prepared but not switched on yet.

날짜Date	바뀐 것What changed
10-07	report.koreaimagingnetwork.com 연결. 계정 하나로 시작, 가입은 닫음Connected report.koreaimagingnetwork.com. Started with one account; sign-up closed
10-08	녹음 상태 표시, 떠 있는 편집 창, 지우기 때 최종본 저장, 계정 메뉴, AI 수정 요청Recording status, floating editor, saving a final version on Clear, account menu, AI change requests
10-12	결론(Conclusion) 선택 기능, 떠 있는 창의 글자 크기, 초대 계정Optional Conclusion, font size in the floating window, invited accounts
10-20	인터넷 모델 비교 화면, 병원 모드 설정Hosted model comparison screen, hospital mode settings
10-26	HALO LABS 로고와 화면 새 디자인HALO LABS logo and new screen design
11-04	기억한 결론 선호가 결론 체크 상자에도 반영됨A remembered Conclusion preference now also sets the Conclusion checkbox
11-11	다섯 화면 첫 사용 안내, 모델 시험을 병원 내부와 인터넷 비교로 나눔Five-screen first-use tour; model testing split into in-hospital and hosted comparison

앞으로의 순서What comes next

지금Now

Phase 0과 함께

Alongside Phase 0

정모가 코드를 읽고 Halo Transcription과 Halo PACS에 재사용할 부분 정하기Jeongmo reads the code and decides what to reuse for Halo Transcription and Halo PACS
한림 첫 PoC의 판독 전 환자 요약을 Halo Reports 안에 보여 줄 자리 정하기(G2·G3)Decide where in Halo Reports to show the pre-read patient summary for the first Hallym PoC (G2·G3)
모델 비교를 실제로 돌리기: DeepInfra 키와 익명화한 녹음 세트가 필요Actually run the model comparison: needs a DeepInfra key and a set of anonymized recordings

그다음Then

병원과 함께

With the hospital

병원 IT에서 내부 모델 서버 주소와 모델 이름을 받아 병원 모드로 시험Get the internal model server addresses and model names from hospital IT and test in hospital mode
Halo PACS에 통합. 그때부터 PACS의 인증 범위와 변경 절차를 따름Integrate into Halo PACS. From then on it follows the PACS certification scope and change process