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이번 HeLP 챌린지는 의료 데이터에 접근해 연구할 수 있는 플랫폼을 제공하는 콘테스트다. 의료 AI 기술 개발 기여를 목적으로, 이번 콘테스트에서는 서울 아산병원에서 연구용으로 수집된 비식별화된 의료 이미지와 임상 데이터 세트를 공개하고, 임상현장의 미충족 수요로 도출된 여섯 가지 주제에 대해 참가자들이 인공지능 알고리즘이나 모델을 개발하는 방식으로 진행됐다.
그중 제 5주제인 합성데이터를 활용한 진단 인공지능 개발부문에서는 합성 CT 영상을 이용해 출혈 진단 AI를 개발함으로써 실제 환자 데이터로 평가하는 진단 AI 모델을 개발하는 것이 목표였다. 이 부문에서 의료 AI 빅데이터 기업 에비드넷의 장은찬 프로가 1위를 차지했다.
장 프로는 보건의료 실제 임상증거(Real World Evidence)를 바탕으로 솔루션을 제공하는 에비드넷의 데이터 사이언스 그룹에서 데이터 분석을 통한 인사이트 도출과 함께, AI 연합학습을 포함한 실제 임상데이터(Real World Data)의 AI 적용부문을 담당하고 있다.
에비드넷은 자체 구축한 보건의료 실제 임상데이터(Real World Data) 플랫폼인 ‘피더넷’(FeederNet)을 운영 중이다. 이를 통해 AI 연합학습(Federated Learning)을 지원하고 있다. 회사 관계자는 “피더넷을 통해 50개 이상의 대학병원 및 상급·종합병원의 의료 데이터를 개인정보 유출에 대한 위험 없이 연구할 수 있으며 AI 활용을 통하여 심도있는 솔루션을 제공할 예정”이라고 말했다.
