Research & Initiatives

MISSION

환자, 의료진, 나아가 병원에 도움이 되는 AI 연구로 우리 삶의 질을 향상시킨다.

VISION

항상 사용자 중심의 효능감 있는 실용주의적 연구를 수행한다.

AI-assisted diagnosis

AI가 적용 될 수 있는 모든 의학분야의 데이터(Radiology, Pathology, Cytology, DNA, Ultrasound, Optic Images, ECG, Medical Records, etc.)에 관심을 갖고 연구합니다.

Explainable AI(XAI)

AI의 결과를 100% 신뢰하여 의사결정을 하는 의사는 없습니다. 그렇게 때문에 우리는 AI 결과를 설명하고 신뢰할 수 있는지 아닌지 판단의 근거를 제시하는 XAI를 연구합니다.

Image Quality Assessment

의료 영상 데이터는 촬영자, 기기, 환자에 따라 그 품질이 매우 다르며 이는 AI의 예측 정확도를 떨어트리는 원인이 됩니다. 따라서 우리는 AI 판단의 신뢰성을 낮추는 영상 품질을 찾아 AI의 정확성을 보장할 뿐만 아니라 불필요한 시간적, 비용적 손실을 감소시키는 연구를 합니다.

Learning in Imbalance & Small Datasets

의료데이터는 희귀한 질병일수록 데이터 클래스간 샘플 수는 불균형해지며 비싼 레이블링 비용으로 인해 학습데이터부족 문제를 항상 동반합니다. 우리는 이러한 비대칭과 소수의 학습데이터에서 목표 성능을 달성하기 위한 연구를 합니다.