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Web Radiology_CDM기반 기계학습을 위한 인공지능 학습 플랫폼 구축
Construction of Artificial Intelligence Training Platform for Machine Learning Based on Web Radiology_CDM 원문보기

한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회, 2020 May 29, 2020년, pp.487 - 489  

노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김승진 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김경원 (울산대학교 의과대학 아산병원 방사선과) ,  김태규 ((주) 딥노이드) ,  윤권하 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)

초록
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인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 Radiology Common Data Model(R_CDM)을 기반으로 하여 익명화된 데이터를 정제하여 연구에 사용할 수 있는 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 통하여 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 플랫폼을 구축하여 그 과정을 보인다.
  • 본 논문에서는 의료영상기반의 인공지능 연구를 수행할 수 있는 원스톱 플랫폼을 제안한다. 기존의 인공지능연구를 위한 데이터 셋 구성과 확보에 대한 문제점 해결과 제안하는 플랫폼은 user-friendly한 개발 환경을 제공한다.
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