Technology
메디컬에이아이를 한 발 더 앞서 나가게 하는
주요 기술을 소개합니다.
MAI Eco System
서비스에서 모델 개발, 다시 서비스로 이어지는 생태계를 구축하여
AI 연구자/의료 전문인력이 효율적으로 일할 수 있는 시스템을 구성하였으며,
전문 인력이 전문 분야에 집중하면서도 누적 데이터가 쌓일수록
서비스의 질이 함께 향상될 수 있는 선순환 구조를 갖는 시스템입니다.
MAI ECO System, 이렇게 운용됩니다.
- ① 에띠아 서비스와 퍼블릭 데이터를 통해 심전도를 수집합니다.
- ② 수집된 데이터는 의료진의 검수 및 판독을 거쳐 정확한 라벨이 포함된 데이터로 축적됩니다.
- ③ 인공지능 연구자들은 서비스에 최적화된 모델을 개발, 검증하여 학습모델 후보 저장소에 저장합니다.
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④ 자동학습 시스템은 모든 데이터를 활용하여 학습모델 후보들을 자동으로 튜닝,
고도화 작업을 거쳐 고성능의 모델로 만들어냅니다. - ⑤ 가장 적합한 모델을 선택하여 서비스에 적용하고 배포합니다.
ECG Synthesis:
Lead-to-Lead translation
주어진 임의의 리드에서 대표 스타일을 추출하고, 심장을 측정하는 각도에 따라 나타나는
세부 스타일들을 결합시켜 원하는 리드의 ECG 데이터를 생성할 수 있는 기술로,
웨어러블 디바이스로 수집되는 1리드 심전도를 12리드의 표준 심전도에
가까운 데이터로 증폭, 보다 상세한 진단을 할 수 있을 것으로 기대합니다.
ECG Synthesis, 이렇게 동작합니다.
- ① 우리는 대량의 심전도 데이터를 통해 어떠한 심장의 특성이 어떠한 리드의 특징으로 연결되는지 알고 있습니다.
- ② 따라서, 일부 리드가 주어졌을 때 그 리드가 갖고 있는 특징으로부터 심장의 특성들을 역으로 유추할 수 있습니다
- ③ 그러한 특성을 가지고 있는 심장으로부터 측정되는 각 리드별 신호의 세부 특징들 또한 유추할 수 있습니다.
- ④ 주어진 리드에 각 리드의 세부 특징들을 적용하여 변형, 12개의 리드를 얻을 수 있습니다.