플러스프로젝트 배경
발주기관은 러닝 분석 데이터와 전문 측정장비를 보유한 정형외과로, 이미 완성된 러닝 자세분석 AI 엔진과 학습 노트북을 인계받는 상태에서 시작합니다. 새 AI 를 만드는 일이 아니라, 돌아가는 엔진 위에 진료로 계속 쌓이는 검증 데이터로 스스로 재학습하며 정확도가 오르는 자동화 시스템을 얹는 일입니다. 그래서 설계의 중심을 두 가지에 두었습니다. 첫째, 데이터 검증을 통과하고 누적 트리거 인원에 닿기 전에는
프로젝트 성과
누적 트리거 배치 재학습과 기존 대 후보 비교와 승인 교체와 롤백과 감사로그 실행 화면
정적 목업이 아닙니다. 도메인 단위 시험과 실제 브라우저 클릭 시험을 PC 1440 과 태블릿 768 과 모바일 390 세 폭에서 통과했고, 가로 넘침과 콘솔 오류와 외부 요청이 0건입니다. 실제로
핵심 기능
진료 데이터 페어링과 분포 자동 집계
측면과 후면 영상과 MotionMetrix 값과 전문의 판정을 환자 단위로 페어링하고 분포를 자동 집계합니다
진행 단계
공고 분석과 진료 데이터 페어링과 데이터 검증과 배치 재학습과 승인 교체와 세 폭 클릭 검증
2026.09.
진료 데이터 페어링과 분포 자동 집계 - 진료 중 나온 측면 영상과 후면 영상과 MotionMetrix 실측값과 전문의 판정을 환자 단위로 페어링해 저장하고, 착지 타입과 Overstride 구간
프로젝트 상세
사실 경계 - 이 화면의 환자와 착지 타입과 Overstride 값과 비교 지표는 전부 이번 공고 전용으로 지어낸 익명 예시와 모의 특징값입니다. 특정 병원의 실제 자료가 아니고 실제 환자 데이터가 아니며 실제 서비스에 연결되어 있지 않습니다. 화면의 비교 수치는 도메인 전이와 승인 규칙을 코드로 실행한 검증 값이며 실제 운영 성능이 아닙니다. 이 시스템은 의료 판단과 전문의 판정을 대체하지 않습니다. 실제
