[제1회 SAM AI Challenge: 아토피중증도]

호전과 악화를 반복하는 가장 흔한 만성 염증성 피부질환 아토피피부염

딥러닝을 이용하여 정상과 아토피피부염 중증도 4단계를 판별하라!

서울대학교 의료빅데이터연구센터는 한국지능정보사회진흥원 (National Infomation society Agency, NIA)의 지원을 받아 연구자들에게 다양하고 신선한 기회를 제공하기 위한 특별한 데이터를 활용하는 해커톤을 개최합니다.

연구자들이 흔히 접할 수 없는 데이터를 제공하여 직접 분석에 활용해볼 수 있습니다.

또한 해커톤 이후 임상진과의 협의를 통해 지속적인 융합연구를 진행할 수 있습니다.

많은 참여 부탁드립니다.

아토피피부염은 가장 흔한 염증성 피부질환으로 만성적으로 호전과 악화를 반복하기 때문에 적절한 관리가 매우 중요합니다.

아토피피부염을 장기간 관리하기 위해서는 병변의 중증도를 주기적으로 평가할 필요가 있는데, 전통적인 병원 진료로는 수 시간 만에 변화하는 피부병변에 실시간으로 대처하기 어렵습니다.

이에 아토피피부염을 관리하는 디지털 치료제를 개발 하기위해 아토피피부염의 중증도를 판정하는 인공지능 경진대회를 개최하고자 합니다.

[제2회 SAM AI Challenge: 욕창]

외래를 통한 치료 및 관리가 어려운 욕창질환

딥러닝을 이용하여 욕창 4단계와 욕창과 비슷한 다른 기타감별성 질환을 구분하라!

서울대학교 의료빅데이터연구센터는 한국지능정보사회진흥원 (National Infomation society Agency, NIA)의 지원을 받아 연구자들에게 다양하고 신선한 기회를 제공하기 위한 특별한 데이터를 활용하는 해커톤을 개최합니다.

연구자들이 흔히 접할 수 없는 데이터를 제공하여 직접 분석에 활용해볼 수 있습니다.

또한 해커톤 이후 임상진과의 협의를 통해 지속적인 융합연구를 진행할 수 있습니다.

많은 참여 부탁드립니다.

욕창은 환자의 특성상 외래를 통한 치료 및 관리가 어려운 경우가 많습니다. 특히, 저단계 욕창이 쉽게 만성화하여 고단계로 진행하는 특성이 있어, 발생 수 개월 만에 수술적 처치가 필요한 상황에 이를 수 있습니다.

그러나 욕창을 전문적으로 평가하고 관리할 욕창전문가는 부족하기에 전문가를 보조하기 위한 인공지능 기반의 욕창 진단 알고리즘 개발이 필요합니다.

추후 다양한 창상 관련 인공지능 모델 및 어플리케이션 개발에 적용하고자 개발된 인공지능 기반의 욕창 진단 알고리즘을 위한 경진대회를 개최합니다.