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대표 인기 포스트[24. 3. 5] 의료 현장의 필요를 발굴하여 기술로 연계하는 Medical Affairs, Luke를 소개합니다136 조회
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2026. 11. 2.
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AITRICS 기술 블로그 글 (28)

AI

[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기

SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.

#AWS#SageMaker#MLOps
2600

AI

[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능

기존 SOFA와 qSOFA의 한계를 짚고, 패혈증 조기 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 과정을 소개했습니다. 데이터 확보부터 레이블링, 학습, 임상시험까지의 흐름과 의료 현장 적용 필요성을 설명했습니다.

#ML#RNN#time-series
2500

AI

[22. 11. 18] 불쾌한 골짜기를 넘고 넘어 도달한 버추얼 휴먼

버추얼 휴먼의 초기 한계였던 불쾌한 골짜기와 높은 비용 문제를 사이버가수 아담 사례로 설명했습니다. AI 기술 발전으로 제작 효율이 높아지며 의료 등 다양한 분야로 활용이 넓어질 가능성을 짚었습니다.

#ML#비대면#의료계
6800

AI

[Medical AI] #2 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance

의료 데이터의 복잡성 때문에 AI 모델 개발과 재현성이 어려운 문제를 짚었습니다. Clairvoyance를 표준화된 파이프라인 도구로 소개하며 개발·평가·최적화의 체계화를 제안했습니다.

#LLM#pipeline#AutoML
2700

AI

[Medical AI] #1 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인

EHR 기반 의료 AI의 문제 정의부터 일반화 평가까지 5단계 개발 파이프라인을 소개했습니다. 보정·불확실성 추정과 임상 환경의 엄격한 검증 필요성을 강조했습니다.

#EHR#ML#MLOps
2700

AI

[VitalCare] #3 해석가능한 의료 인공지능 모델

의료 인공지능에서 예측 근거와 임상적 타당성을 함께 제공해야 하는 이유를 설명했습니다. VitalCare의 Attention·GNN 기반 해석 기능과 멀티모달 모델 발전 방향을 소개합니다.

#ML#해석가능한 AI#GNN
2000

AI

[Drug Discovery]#3 대용량 가상탐색을 위한 계산화학 방법론의 활용과 개선방안

대용량 Docking 기반 가상탐색의 장점과 정확도·비용 한계를 분석했습니다. 능동학습과 상호작용 기반 점수화로 탐색 효율 개선 방향을 제시했습니다.

#가상탐색#Docking#능동학습
1500

AI

[VitalCare] #2 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능

SOFA·qSOFA의 사후 평가 한계를 보완하기 위해 패혈증 조기 예측용 VitalCare를 개발했습니다. 시계열·고정형 데이터를 결합한 RNN 모델과 임상시험 검증 과정을 소개합니다.

#패혈증#SOFA#ML
2400

AI

[Drug Discovery] #2 가상탐색을 위한 신뢰할 수 있는 인공지능

소규모·비균형 신약개발 데이터에서 발생하는 과잉확신 문제를 베이지안 딥러닝으로 다뤘습니다. GNN과 SWAG 등을 비교해 가상탐색 예측의 신뢰도와 불확실성 정량화 가능성을 확인했습니다.

#베이지안 딥러닝#GNN#가상탐색
2000

AI

[Drug Discovery] #1 신약개발에서의 인공지능

신약개발의 방대한 화합물 탐색을 효율화하는 AI 활용 방안을 소개했습니다. 베이지안 딥러닝과 분자 그래프, 물리 기반 계산의 보완적 활용을 다뤘습니다.

#신약개발#베이지안 딥러닝#그래프 신경망
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