AI를 활용하여 소아과의사의 업무를 효율적으로 할 수 있게 도와주는 서비스를 기획 및 구현했습니다.
- DICOM 파일 포맷 이미지뷰어와 이미지 편집 툴을 제공
- CNN 모델을 통해 의료이미지를 분석해서 질환 부위를 표시(Segmentation)
- 의료이미지와 이전 질환 내역을 동시에 분석해서 예측되는 질환을 설명(X-Diag)
- 전문 의료 지식을 통해 파인튜닝한 LLM을 통해 질의에 대한 답변을 받을 수 있는 챗봇 기능
위 기능을 제공하고 있습니다.
❗️ 위 썸네일을 누르시면 시연영상을 볼 수 있습니다.
| Repo | Description | Tech |
|---|---|---|
| frontend | 사용자 UI 및 이미지 뷰어 구현 |    |
| backend | REST API & 인증 권한 관리 & 데이터 관리 |    |
| ai-server | AI 모델 및 추론 기능 서빙 서버 |    |
-
강두훈(프로젝트 총괄)
- 일정 및 산출물 관리
- UI/UX 개발
- Cornerstone.js DICOM 포맷 파일 이미지 렌더링
-
황유성(프로젝트 리더)
- 프로젝트 아디이어 기획
- 복부 x-ray 의료사진 분석 및 예측 모델 개발
- AI 기능 서빙 API 구현
-
김도연
- DB 스키마 정의 및 SQL문 작성
- 인증 권한 기능 구현
- 피부 질환 진단 AI 모델 구현
-
임수열
- 초음파 사진 분석 충수염 예측 모델 개발
-
전유범
- Orthanc REST API 요청 로직 구현
- Thumbnail 요청 최적화
[로그인 화면: 서비스 이용 초기 인증 요청을 위한 화면]
[메인 화면: 환자와 스터디 리스트 조회 화면]
[이미지 뷰어 화면 - 1: 의료이미지 상호작용 뷰어]
[이미지 뷰어 화면 - 2: AI 사용 후]
[사용자 관리 화면: 사용자 조회 및 추가/수정/삭제 기능 요청 화면]
프로젝트 설계 및 구현 과정 등을 자세히 살펴볼 수 있는 산출물입니다.