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

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 바이오-헬스 분야와 AI를 접목하는 의료 인공지능 서비스를 개발하기 위해 AITRICS를 비롯한 수많은 연구팀과 회사들이 나서고 있습니다. 하지만

#data#pipeline#최적화

9000분

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

7월 28일

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

환자 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(Electro

#딥러닝#의료

15000분

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

4월 21일

[VitalCare] #3 해석가능한 의료 인공지능 모델

딥러닝을 활용한 머신러닝 모델들이 여러 분야에서 높은 성능을 보여주기 시작하면서 점점 더 다양한 문제를 풀기 위해 딥러닝 모델을 활용하는 경우가 늘어나고있습니다. 딥러닝 모델은 높

#머신러닝#딥러닝#의료

8000분

3월 31일

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

[Drug Discovery] #3 대용량 가상탐색을 위한 계산화학 방법론의 활용과개선방안 최근 신약개발 분야에서 물성 예측, 새로운 후보물질 설계 등의 응용에 인공지능을 적극적으

#가상탐색

7000분

3월 2일

[VitalCare] #2 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능

병원 내 환자 위험도 평가도구 / 메디컬스코어 앞선 글에서 설명드린 것과 같이, 패혈증은 미생물 감염으로 환자들의 장기를 손상시키고 이로인해 사망에까지 이르게 할 수 있는 위험한

#딥러닝#의료#예측

17000분

1월 15일

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

인공지능 모델을 개발하고 활용한다는 것은 데이터로부터 모델을 학습시켜 일종의 패턴을 발견하고, 이를 새로운 데이터에 적용하여 예측값을 추론해내는 것을 의미합니다. 그렇기 때문에,

#머신러닝#가상탐색

11000분

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

11월 22일

[Drug Discovery] #1 신약개발에서의 인공지능

새로운 신약이 식약처의 허가를 받아 시장에 출시되기까지 시간과 비용 등의 방대한 자원이 소요됩니다. 이는 새로운 신약을 발굴하는 과정이 질병 치료의 메커니즘(Mechnism-of-

#가상탐색

17000분

11월 21일

[VitalCare] #1 패혈증 사전 예측의 중요성

AITRICS는 인공지능 기술을 통해 직면하고 있는 다양한 문제 해결을 목표로 하고 있습니다. 그리고 인공지능의 효용성이 가장 뚜렷한 곳이 헬스케어 분야라 판단하여, 가장 먼저 병

#의료#예측

10000분

끝