AI 트랙

Medical AI Challenge

​​

​

​

주제

​

" Deep SAVERS : Deep-learning based Smart Actionable

Visualization and Early Recognition System 구축"

 

-

​

입원환자(병동/중환자) 및 응급환자 대상으로

임상적 중재가 가능한 알고리즘 및 시각화 시스템 구축 

​​

​

 

​

배경

​

중증 질환을 가진 입원 환자들의 경우 급작스러운 질환의 악화로 중환자실로 이관되거나, 심한 경우 사망하는 경우가 발생하며, 이를 예방하기 위해 입원 환자 상태를 예측하여 의료진에게 적절한 경고를 해주는 시스템이 필요합니다.

 

따라서 병동 입원 환자의 활력 징후 및 각종 검사 결과(정형/비정형의 다양한 형태) 등을 포함한 임상 데이터를 이용하여 해당 환자의 급성 악화와 같은 의학적 변화를 사전 예측/경고하여 조기에 의료진이 환자에게 적절한 처치를 하도록 도와 병동 환자의 예후 개선에 도움을 주는 시스템 구축하는 것을 목표로 합니다.

​

​

​

​

​

​

 

챌린지의 목표

​

 본 챌린지는 Deep SAVERS(Deep-learing based Smart Actionable Visualization and Early Recognition System)개발 을 통해 병동 입원 환자(병동/중환자) 및 응급환자의 급성 악화를 사전 예측/경고하여 조기에 의료진이 환자에게 적절한 처치를 하도록 도와 병동 환자의 예후 개선에 도움을 주는 시스템을 구축하기 위해 임상적 중재가 가능한 알고리즘 및 시각화 시스템 개발을 목표합니다.

​

​

​

​

​

​

대상

​

본 대회는 중소벤처기업부 '민관협력 오픈이노베이션 프로그램'과 함께 진행되며

'법인을 가진 스타트업'에서 선정하고자 함.

​

-

​

1. 데이터 레이블링을 위해 팀 구성 시 의료인 포함을 권장합니다.

2. 법인이나 개인이 중복으로 팀 구성은 불가 합니다.

​

​

​

​

 

 

데이터 설명

​

본 simulation data는 삼성서울병원의 입원 환자의 익명화된 임상 DATA입니다.

데이터에 대한 부가설명은 오리엔테이션을 통해 공지됩니다.

​

​

​

 

​

​

​

 

 

 

​일정 안내

 

​

​

​

​

 

 

 

​

​

​

 

 

​
 

 

본 트랙의 참가를 희망하시는 분들은 

아래의 "AI트랙 등록"을 클릭하여

참여 의향서(구글 폼)을 제출해 주세요.

​

​※임상 데이터는 오리엔테이션을 통해 공개됩니다.