'HeLP challenge'는 의료 데이터에 접근해 연구할 수 있는 플랫폼을 제공하는 콘테스트로, 의료 AI 기술 개발에 기여하고자 열리는 대회다.
대회를 위해 아산병원은 연구용으로 수집한 비식별화된 의료 이미지와 임상 데이터 세트를 공개했다. 콘테스트는 임상 현장의 'Unmet needs'(미충족 수요)로 도출된 6개 주제에 대해 참가자들이 AI 알고리즘이나 모델을 개발하는 방식으로 이뤄졌다.
장은찬 에비드넷 프로는 5번 주제에서 1위를 차지했다. 5번 주제의 목표는 합성 CT 영상으로 출혈 진단 AI를 개발한 뒤 실제 환자 데이터로 평가하는 '진단 AI 모델'을 개발하는 것이다.
회사 측은 "장 프로는 보건의료 실제 임상증거(Real World Evidence)를 바탕으로 솔루션을 제공하는 데이터 사이언스 그룹에서 근무 중"이라며 "데이터 분석을 통한 인사이트 도출, AI 연합학습을 포함한 실제 임상데이터(Real World Data)의 AI 적용 부문을 담당하고 있다"고 말했다.
에비드넷은 의료 AI 빅데이터 기업이다. 자체 구축한 보건의료 실제 임상데이터 플랫폼인 '피더넷'(FeederNet)을 운영하며 AI 연합학습(Federated Learning)을 지원하고 있다.
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