인공지능 “환자상태 조기 예측, AI에 맡기세요” 에이아이트릭스 ‘바이탈케어’, 은성의료재단 ‘좋은병원들’ 공급 환자의 상태를 인공지능(AI)으로 조기 예측하는 시스템이 부산 울산 경남에 도입된다. 의료AI 기업 에이아이트릭스(AITRICS)는 은성의료재단이 운영하는 ‘좋은병원들’에 ‘AITRICS-VC(바이탈케어)’를 공급한다고 3일 밝혔다. 은성의료재단은 부울경과 경북지역 11개 좋은병원들을 운영한다. AITRICS-VC는 실시간 모니터링으로 병원 내 환자의 상태 악화 위험을 조기에 예측하는 의료 AI 소프트웨어다. 일반 병동에서 6시간 이내에 발생할 수 있는 사망·심정지를 비롯해 중환자실로 이동할 확률 등을 예측한다. 이 AI 설루션을 활용하기 위해 입원 환자가 별도 의료행위를 받을 필요는 없다. 바이탈케어는 호흡·맥박 등 병원에서 필수적으로 측정.. 더보기 에이아이트릭스, KHF 2023에 ‘바이탈케어’ 출품 지난해 연이은 두 번째 참가…바이탈케어의 임상적 가치 및 활용 사례 공유 예정 [2023년 9월 4일] 의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준)는 오는 9월 14일부터 16일까지 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 개최되는 국제 병원 및 헬스테크 박람회(K-HOSPITAL+HEALTH TECH FAIR with HIMSS 2023, KHF 2023)에서 환자 상태 악화 예측 인공지능 솔루션 ‘AITRICS-VC(바이탈케어)’를 선보인다. 바이탈케어는 병원 내 환자 상태를 실시간으로 모니터링하여 환자의 상태 악화를 조기에 예측하는 의료 인공지능 소프트웨어다. 해당 솔루션은 입원 환자에게 기본적으로 수집되는 전자의무기록(EMR) 데이터 19가지를 분석하여 환자 상태를 예측하고, 의료.. 더보기 에이아이트릭스, 은성의료재단 좋은병원들에 바이탈케어 공급 좋은문화병원, 좋은삼선병원, 좋은강안병원에서 ‘바이탈케어’ 도입 [2023년 7월 26일] 의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준)는 은성의료재단 좋은병원들(이사장 구정회, 이하 은성의료재단) 산하 병원 3곳과 급성 상태 악화 조기 예측 인공지능 솔루션인 ‘AITRICS-VC(바이탈케어)’의 공급 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. 에이아이트릭스의 바이탈케어는 병원 내 환자 상태를 실시간으로 모니터링하여 환자 상태 악화 발생 위험을 조기에 예측하는 의료 인공지능 소프트웨어다. 이번 계약에 따라 은성의료재단 산하 좋은문화병원, 좋은삼선병원, 좋은강안병원은 바이탈케어를 도입해 일반 병동에서 6시간 이내에 발생할 수 있는 급성 중증 이벤트(사망, 중환자실 전실, 심정지) 예측에 활.. 더보기 에이아이트릭스, MLHC 2023서 환자 상태 악화 예측 모델 연구 논문 채택 구두 세션 초청돼 내달 컨퍼런스에서 발표 예정 [2023년 7월 18일] 의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS, 대표 김광준, 유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 18일 밝혔다. MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다. EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만, 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 .. 더보기 AITRICS, 미국에 떴다! 안녕하세요. AITRICS의 Research 팀 Marcus(문예찬) 입니다! 😊 에이아이트릭스가 작년에 이어 2년 연속 HIMSS(HIMSS: Healthcare Information and Management Systems Society, 북미의료정보경영학회)에 참가했습니다! HIMSS는 세계 최대 규모이자 의료 정보 통신기술 관련 최고 권위 국제행사로, 이번 행사는 미국 시카고에 위치한 맥코믹 플레이스(McCormick Place)에서 개최됐습니다. 이번 HIMSS23에서는 코로나 사태가 전 세계적으로 안정화된 것으로 보아 많은 기업들이 참가하고, 방문객들도 지난해 대비 크게 증가한 것 같은 느낌을 받았습니다. 아니나 다를까 1,200여개의 기업이 참가했으며, 더욱 규모가 커진 학회에 걸맞게 참여한.. 더보기 [규제 Insight] FDA PCCP Guidance 분석 안녕하세요. 에이아이트릭스 RA/QA Manager 김소정(Joy) 입니다. 😊 RA/QA 팀에서는 의료기기에 대한 규제 동향을 파악하고 분석하여 의료기기 시장을 선도하고자 규제에 대한 다양한 인사이트를 전달하는 포스트를 게시하고 있습니다. 지난 포스트가 궁금하신 분들은 아래 링크를 방문해주세요! 🫱🏻 [규제 Insight] FDA CDSS Guidance 분석 [규제 Insight] FDA CDSS Guidance 분석 안녕하세요! 에이아이트릭스 RA/QA Manager, Noah(김동엽) 입니다. RA/QA팀에서는 인공지능 의료기기 규제분야의 다양한 인사이트를 전달하기 위한 포스트를 게시하고 있습니다. 이번 포스팅은 FDA에서 blog.aitrics.com 이번에 소개해드릴 내용은 FDA에서 지난 4.. 더보기 AITRICS 연구팀, ICLR TML4H 워크샵에서 “환자 악화 예측 모델”로 최고 논문상 수상 안녕하세요. AITRICS Research 팀입니다! 😊 최근 AITRICS 연구팀이 국제적인 인공지능 분야 내 가장 권위있는 학회로 꼽히는 ‘ICLR 2023’에서 주관하는 Trustworthy Machine Learning for Healthcare (TML4H) 워크숍에서 최고 논문상을 수상했습니다! 🥳🎉 이번 수상 받은 논문명은 Self-Supervised Predictive Coding with Multimodal Fusion for Patient Deterioration Prediction in Fine-grained Time Resolution으로, ‘이전보다 더 정밀한 환자 악화 예측 모델 개발’에 대한 내용입니다. 좀 더 자세히 말씀드리면, 저희는 해당 논문을 통해 환자의 전자건강기록(E.. 더보기 해석가능한 의료 인공지능 모델 딥러닝을 활용한 머신러닝 모델들이 여러 분야에서 높은 성능을 보여주기 시작하면서 점점 더 다양한 문제를 풀기 위해 딥러닝 모델을 활용하는 경우가 늘어나고있습니다. 딥러닝 모델은 높은 성능을 보유하고 있을 뿐 아니라, 기존에 다른 방법으로 풀지 못했던 문제들을 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 그 중에서도 딥러닝 모델이 사람보다도 뛰어난 성능을 내는 것으로 알려진 연구 분야는 바로 ‘이미지 분류’ 입니다. 관련된 논문(O. Russakovsky, et al., 2015, K. He, et al., 2016)에 나와있듯 ImageNet 데이터셋에 대한 이미지 분류 문제에 있어 딥러닝 모델의 이미지 분류 능력이 사람보다 더 높은 것을 확인할 수 있습니다. 허나, 이러한 장점에도 불구하고 딥러닝 모델에.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
