플러스프로젝트 배경
문제점 (1) 의료 영상 분석은 신뢰/설명 가능성이 중요 (2) 결과 제시가 복잡하면 이해가 어려움 (3) 평가 관점이 정리되지 않으면 개선 방향이 불명확 목표 (1) 자동 진단 지원 시스템 연구 제안 (2) 결과 정리/문서화로 이해 가능성 강화 (3) 후속 연구/PoC로 확장 가능한 구조 제시 주요강점 (1) 기획+마무리 역량(평가 관점/도표/원고 정리) (2) 의료 도메인 특성(신
프로젝트 성과
BigComp 2024 논문 게재(2저자)
SkinSavvy: Automated Skin Lesion Diagnosis and Personalized Medical Consultation System
의료 도메인 이미지 데이터와 대규모 언어모델 응용
피부병변 이미지와 간단한 입력 사항을 통해 프롬프트 작성-> 추가 웹검색 및 프롬프트 출력 실험을 실행하고 구
핵심 기능
피부 병변 분석(연구 산출물 관점)
이미지 기반 분류/추론 흐름을 연구 구조로 정리
프로젝트 상세
프로젝트 개요 (1) 피부 병변 이미지를 기반으로 자동 진단을 지원하고, 사용자에게 이해 가능한 형태로 정보를 제공하는 연구 기반 시스템 제안 (2) 의료 도메인 특성상 “정확도”뿐 아니라 “설명/신뢰”가 중요하다는 관점에서 결과 정리 배경 (1) 의료 영상 분석은 오탐/미탐의 비용이 크고, 결과 해석 가능성이 중요 (2) 모델 성능만 제시하면 실사용 관점에서 설득이 약해짐 (3) 따라서 결과를
