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AI 기반 폐암 영상 솔루션

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    AI의 사업성 분석

    AI에 의해 분석된 사업평가로, 렛플의 의견이 아닙니다.
    프로젝트에 대한 분석을 아래의 여섯 가지 관점으로 제공해 드리겠습니다.
    1) 단기/중기/장기 관점에서 주요 소비자의 특성이나 규모 그리고 니즈 분석
    - 단기적으로는 의료기관, 병원, 의료 연구소 등이 주요 소비자가 될 것입니다. 작은 규모의 시범적 적용을 통해 시스템의 유효성과 안정성을 검증하며, 정확한 진단 및 병리 연구에 관심이 많은 기관들이 주요 타겟이 될 것입니다.
    - 중기적으로는 의료기술 발전에 박차를 가하는 대형 병원이나 연구기관, 그리고 의료 영상 소프트웨어 시장에 관심이 있는 기업들이 주요 고객이 됩니다. 이들은 보다 효과적인 진단 방법과 처치를 위해 AI 솔루션을 적극 도입하는 추세로 가는 특성을 가집니다.
    - 장기적으로는 보험회사, 정부 보건 당국, 전 세계 의료 시스템까지 확장될 수 있습니다. 거대한 데이터를 이용해 폐암 진단 및 치료법 개발, 예방 정책 수립에 관련된 다양한 니즈를 충족시킬 수 있으며, 이는 더욱 대규모의 시장으로 성장할 가능성이 큽니다.
    2) 현재 시장성과 향후 3년간 시장 추세와 그 이유, 그리고 예상 경쟁업체와 서비스에 대한 구체적인 설명
    - 현재 의료 영상 분석 시장은 AI 기술을 활용하여 빠르게 발전하고 있습니다. 특히, 인공지능을 이용한 정밀 진단 및 치료 지원이 중요한 트렌드로 자리잡고 있습니다.
    - 향후 3년 간 이 시장은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 기술의 발전으로 인공지능의 정확도와 속도가 향상되고, 의료 데이터의 양 역시 증가할 것이기 때문입니다.
    - 예상 경쟁 업체로는 이미 의료 AI 분야에서 활약하고 있는 IBM Watson Health, Google Health, 그리고 DeepMind 같은 글로벌 IT 기업들이 있습니다. 이들은 대규모 자본과 기술력을 바탕으로 시장에서 우위를 점할 수 있습니다.
    3) 시장에서 경쟁력을 가지기 위한 차별화 기능이나 전략
    - 고성능 분류 모델과 정확한 의심 영역 분할 기술을 통한 분석의 정확도를 높입니다.
    - 초고해상도 GAN 기술을 도입하여 데이터의 한계를 극복하고, 진단의 세밀함을 강화합니다.
    - 현지화 전략을 통해 특정 국가나 지역의 의료 규제 및 표준에 맞는 솔루션을 제공함으로써, 해당 시장에서의 수요를 높입니다.
    4) 출시 플랫폼의 우선순위와 이유
    - 모바일 앱과 PC 웹을 우선적으로 고려하는 것이 바람직합니다. 의료 전문가들은 신속하고 편리한 접근성을 요구하며, 다양한 플랫폼에서 쉽게 사용할 수 있는 서비스를 선호합니다.
    5) 초기 시장 진입 전략
    - 베타 테스팅을 통해 주요 피드백을 수집하고 제품의 안정성을 검증합니다.
    - 의료계의 오피니언 리더와의 파트너십을 구축하여 신뢰도를 높입니다.
    - 초기 사용자에게 가격 인센티브를 제공하여 시장 진입 장벽을 낮춥니다.
    6) 시장을 확대하기 위한 전략
    - 지속적인 기술 개발 및 연구를 통해 제품을 업데이트하고 경쟁력을 유지합니다.
    - 마케팅 캠페인을 통해 브랜드 인지도를 높이고, 의료계의 관심을 유도합니다.
    - 국제 협력 및 파트너십을 확대하여 글로벌 시장으로 진출합니다.

    소개

    1. 프로젝트의 시작 동기

     

    안녕하세요! 프로젝트명에 게시된 것처럼 Chest CT Scan 영상 데이터를 기반으로

    폐암 종류를 분류하고 폐암 의심 영역을 분할하는 것을 목표로 하는 프로젝트입니다.

    향후 AI 기반 의료 영상 분석 솔루션을 기반으로 스타트업을 만들기 이전에, 폐암 솔루션의 가능성을 확인해보고 싶어서 먼저 간단한 프로젝트를 시작하게 되었습니다.

    <폐암 종류 분류 솔루션>

    현재 오픈소스로 공개된 폐암 관련 Chest CT Scan 데이터셋을 조사해본 결과,

    Kaggle 내에 총 3가지 폐암(adenocarcinoma, large cell carcinoma, squamous cell carcinoma)와 정상 폐에 대해 다룬 Dataset이 있어서

    이를 바탕으로 고성능의 분류 모델을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

    < 폐암 해당 영역 분할 솔루션 >

    Chest CT Segmenation 데이터셋 중에 심장, 폐 부분에 대한 Mask 데이터가 있어서

    이를 바탕으로 현재 다루고자 하는 데이터셋의 심장, 폐 부분을 Mask할 예정입니다.

    이후 3D slices를 통해 폐암 의심 영역을 분할하여 최종적으로 해당 Chest CT Scan에 대해 폐, 심장, 폐암 의심 영역 3가지로 분할하는 걸 목표로 하고 있습니다.

    <GAN>

    주어진 공개 데이터셋의 제한된 크기로 인해 대용량 학습이 현실적으로 어려움 부분이 많습니다.

    따로 Chest Scan에 대해 GAN을 해본 결과, 해상도가 많이 떨어져서 데이터로써 의미가 없었습니다.

    위의 두가지 솔루션을 완수한 이후에는 따로 초고해상도 GAN 대한 추가적인 프로젝트를 진행하려고 합니다.

     

    2. 회의 진행/모임 방식 

     

    - 1주일에 1회/2회 정도 정기적으로 회의합니다 

    - 온라인은 줌을 통해 진행할 예정이고, 오프라인은 향후 의견을 조율하여 진행할 예정입니다.

    3. 저의 경험 및 역할

    전세계 데이터 사이언티스트 대회인 Kaggle에서 여러 번 수상을 한 경력이 있습니다.

    <Kaggle Competition>

    1. 1. Enefit - Predict Energy Behavior of Prosumers

    2. => Public: 79/2731, Private; 253/2731

    1. 2. Linking Writing Processes to Writing Quality

    2. => Public: 41/2731, Private: None/2731

    3. 3. HMS - Harmful Brain Activity Classification

    4. => Public: 106/2767, Private: 57/2767

    4. 기타

    AI 엔지니어

    <DeepLearning FrameWork>

    TensorFlow Keras 랑 Pytorch중에 제가 주로 다루는 프레임워크가 TensorFlow Keras여서 Keras 혹은 두개 다 가능한 분이 지원해주셨으면 좋겠습니다.

    한줄 소식

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    리더 정보

    Warlock

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    휴대폰 인증완료리더 응답률 : 내역이 없습니다

    프로젝트 기간

    24.07.07 ~24.09.06  (62일)

    프로젝트 분야

    의료/병원

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