AITRICS[Medical AI] #2 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance인공지능 기술의 비약적인 발전으로 바이오-헬스 분야와 AI를 접목하는 의료 인공지능 서비스를 개발하기 위해 AITRICS를 비롯한 수많은 연구팀과 회사들이 나서고 있습니다. 하지만 단순한 이미지나 텍스트 데이터를 가지고 만든 최첨단 인공지능 모델들이…Aug 17, 2022Aug 17, 2022
AITRICS[Medical AI] #1 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인환자 상태의 조기 예측은 환자를 위한 예방적 개입과 한정된 병원의 자원 할당에 도움을 줄 수 있어 중요성이 큽니다. 이를 위해 가장 쉽게 활용할 수 있는 것이 ‘EHR(Electronic Health Record) 데이터’입니다. 이는 쉽게 수치화…Jul 28, 2022Jul 28, 2022
AITRICS[VitalCare] #3 해석가능한 의료 인공지능 모델최근 딥러닝을 활용한 모델의 성능 향상을 위한 연구 뿐 아니라, 그 모델이 의사결정을 내리는 과정에 대한 설명이 가능 ‘해석가능한 인공지능 모델(Explainable AI)’에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다.Apr 21, 2021Apr 21, 2021
AITRICS[Drug Discovery]#3 대용량 가상탐색을 위한 계산화학 방법론의 활용과 개선방안계산화학 방법론을 in silico drug discovery 분야에 적절하게 활용하는 것이 중요하다고 판단됩니다. ‘계산화학 방법론’은 분자 수준에서의 현상을 물리학적 수식으로 묘사하여 분자-단백질 결합 정도 등을 예측하는 것 입니다.Mar 31, 2021Mar 31, 2021
AITRICS[VitalCare] #2 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능AITRICS의 VitalCare는 3가지 예측 시간대 모델을 이용하여 임상 현장에서 보다 더 구체적인 패혈증 발생 시점 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 정보를 통해 의료진들은 패혈증 발생을 예방하기 위한 적절한 치료 시기를 판단할 수 있습니다.Mar 2, 2021Mar 2, 2021
AITRICS[Drug Discovery] #2 가상탐색을 위한 신뢰할 수 있는 인공지능AITRICS에서는 제한된 수의 데이터를 활용하여 최대한 정확하고 신뢰도 있는 인공지능 모델을 개발하기 위해 “베이지안 딥러닝(Bayesian deep learning)”을 적극적으로 활용하고 있습니다.Jan 15, 2021Jan 15, 2021
AITRICS[Drug Discovery] #1 신약개발에서의 인공지능AITRICS 신약개발팀의 접근법 중 하나는 신뢰할 수 있는 인공지능, 확률로써 결과를 해석할 수 있는 인공지능을 개발하여, 가상탐색의 성공확률을 높이고자 하는 방법입니다.Nov 21, 2020Nov 21, 2020
AITRICS[VitalCare] #1 패혈증 사전 예측의 중요성패혈증은 소리없는 암살자라고 불리며 실제로 병원내에서 환자들이 사망하는 원인 중 큰 비중을 차지하고 의료 비용 또한 매우 크지만 일반인들에게는 잘 알려져있지 않은 심각한 중증 상황입니다.Nov 21, 2020Nov 21, 2020
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