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[24. 7. 31] 생명을 구하는 AI 기술을 개발하는 형제 Researcher, Chris와 Destin을 소개합니다
에이아이트릭스의 형제 연구원 Chris와 Destin이 의료 AI 연구와 팀 협업 경험을 소개했습니다. 환자 상태 예측과 병리 영상 연구를 통해 실제 의료 현장에 기여하는 이야기를 전했습니다.
#ML#EHR#EMR
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ML 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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[24. 3. 5] 의료 현장의 필요를 발굴하여 기술로 연계하는 Medical Affairs, Luke를 소개합니다
AITRICS Medical Affairs의 역할과 바이탈케어의 임상적 의미를 소개했습니다. 패혈증 조기 예측과 의료 현장 기반 연구 방향도 함께 다뤘습니다.
#ML#의료 AI#패혈증
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오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.
#ML#LLM#model cascading
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[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다
에이아이트릭스의 양은호 교수 인터뷰를 통해 바이탈케어의 개발 배경과 의료 AI 연구 방향을 소개했습니다. 의료 현장 적용을 위해 모델 안정화와 LLM 활용 가능성에 주목했습니다.
#ML#헬스케어#LLM
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[23. 5. 30] FDA PCCP 가이던스 분석
FDA의 PCCP 가이던스를 ML 기반 의료기기 관점에서 쉽게 풀어 정리했습니다. 변경 관리 계획의 구성과 작성 포인트를 중심으로 설명했습니다.
#ML#FDA#규제
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[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
AITRICS 연구팀이 ICLR 2023 TML4H 워크숍에서 환자 악화 예측 모델로 최고 논문상을 수상했습니다. 멀티모달 EHR와 자기지도 학습으로 1시간 단위의 정밀 예측 성능을 높였습니다.
#LLM#ML#멀티모달
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스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
스트라드비젼은 AWS 기반 하이브리드 인프라로 희귀·위험 시나리오 데이터를 합성하고 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 자율주행 AI 학습과 검증 속도를 높이고 비용도 절감했습니다.
#AWS#ML#자율주행
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[23. 5. 23] 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance
의료 전자기록 데이터는 전처리와 평가 기준이 복잡해 모델 재현성이 낮았습니다. Clairvoyance는 이를 표준화하는 파이프라인 툴로 개발·평가·최적화를 돕습니다.
#ML#pipeline#AutoML
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[23. 5. 23] EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인
EHR 데이터를 활용한 의료 AI 모델 개발 파이프라인을 5단계로 정리한 글입니다. 임상 적용을 위해 전처리, 보정, 일반화 평가까지 함께 고려해야 함을 소개했습니다.
#EHR#ML#MLOps
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[23. 5. 23] 해석가능한 의료 인공지능 모델
딥러닝의 블랙박스 한계를 설명하며 의료 분야에서 해석가능한 인공지능의 필요성을 정리했습니다. 또한 AITRICS-VC의 해석 기능과 멀티모달 확장 방향을 소개했습니다.
#ML#LLM#Graph Neural Network
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[23. 5. 23] 패혈증 사전 예측의 중요성
패혈증은 초기 증상이 비특이적이고 검사 결과도 늦어 조기 판단이 어렵습니다.\nAI 기반 사전 예측이 기존 위험도 평가 도구의 한계를 보완할 수 있습니다.
#ML#헬스케어#패혈증
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통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기
미리캔버스의 여러 검색 과제를 하나의 임베딩 공간으로 묶기 위한 모델 개발 과정을 소개했습니다. 태스크별 운영의 한계를 줄이고 디자인 도메인 특성에 맞게 학습한 방식이 핵심이었습니다.
#LLM#ML#검색
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[22. 11. 23] 에이아이트릭스, MEDICA에서 선정한 글로벌 TOP12 스타트업
에이아이트릭스의 AITRICS-VC가 MEDICA 스타트업 컴피티션 AI in healthcare 분야 TOP12에 선정되었습니다. 국내 유일 기업으로 뽑혀 식약처 허가 기술과 예측 기능도 함께 소개했습니다.
#ML#모니터링#의료기기
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[22. 10. 11] 에이아이트릭스, 2년 연속 “코리아 AI 스타트업 100” 선정
에이아이트릭스가 2년 연속 코리아 AI 스타트업 100에 선정됐습니다. 병원 응급상황 조기 예측 솔루션을 바탕으로 헬스케어 AI 성장을 이어가고 있습니다.
#ML#헬스케어#의료
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[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ②] 데스크톱 가상화로 한정된 AI GPU 자원 효율적으로 배분하기
AI 연구용 GPU가 부족하고 활용률도 낮아 효율적 운영이 필요했습니다. 데스크톱 가상화로 연구 규모에 맞게 나누고 자동 회수해 공정성을 높였습니다.
#ML#GPU#데스크톱 가상화
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임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.
#검색#LLM#ML
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[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
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[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
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2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES
토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.
#ML#K-Means Clustering#NMF
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[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
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