안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
적합한 프로젝트를 추천해 드려요.
플러스
투약 후 혈중농도 예측
개발
데이터 분석ㆍBI, AI 모델 구축, 머신러닝ㆍ딥러닝
프로젝트 배경
1) 문제점 - 약물 농도는 신장 기능, 체중, 검사값, 투여 용량과 간격에 따라 달라집니다. - 임상 지원 도구라면 결과 숫자뿐 아니라 어떤 입력과 모델로 계산했는지 나중에 다시 확인할 수 있어야 합니다. - 임상 특성과 투여 계획을 동시에 입력받아야 하고, Peak·Trough·AUC24 목표 범위를 판정해야 하며, 모든 예측 요청과 결과의 감사 가능성을 확보해야 하는 제약이 있었습니다. 2)
프로젝트 성과
Peak·Trough·AUC24 자동 산출
120시간 농도 곡선과 정상상태 지표를 즉시 계산
감사 로그 50건 추적
실행 시각·모델·입력값·결과를 기록해 재현성 확보
핵심 기능
다중 모델 비교
GRU·LSTM·Transformer 예측 결과를 동시에 검토
진행 단계
임상 입력 스키마 설계
2025.09.
환자 정보·투여 계획 구조화
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 헬스케어 AI 카테고리의 TDM(치료적 약물 모니터링) 지원 시스템으로, 병원 임상의를 메인 타깃으로 합니다. 정확도 경쟁이 아니라 임상의가 환자 정보와 투여 계획을 직접 입력하고 여러 딥러닝 모델의 예측 결과를 비교 검토할 수 있는 실제 사용 화면에 초점을 맞췄습니다. 2) 작업 범위 임상 입력 스키마와 약동학 계산 설계, GRU·LSTM·Transformer 모델 선택 및 예

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개발 · 법인사업자

프로젝트 정보

참여 기간
2025.09. ~ 2026.02.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
역할
딥러닝 엔지니어 · 풀스택 개발
관련 기술
GRU/LSTM/Transformer
Python
TDM
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