Medical Synthetic Data AI Challenge

인공지능 학습용 의료데이터를 이용한 질병 유무 및 종류 판독 AI 모델 개발 챌린지

본 대회는 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 지원을 받아 구축하는 2022 인공지능 학습용 데이터 구축 사업의 결과물인 의료용 합성 데이터를 활용하여 질병 유무 및 종류 판독 인공지능 모델을 개발하는 대회 입니다. 본 대회는 참가팀별 인프라가 제공됩니다.

흉부 CT 데이터를 이용한 질병 유무 구분 (Binary classification 모델 1개)
1. 1) 참가팀은 클라우드 기반 의료영상 AI 플랫폼인 Aidant에서 제공된 데이터를 사용하여 질병 유무 및 종류 판독 모델을 개발합니다.
2. 2) 흉부 CT와 흉부 X-Ray 모델을 개발하여 각각의 리더보드에 제출합니다.(각각의 리더보드에 모두 제출하여야 합니다.)
3. 3) 대회 종료 시점의 리더보드 상 최고 점수를 최종 점수로 확정합니다.
4. 4) 흉부 CT와 흉부 X-Ray 각 리더보드 최종 점수의 합을 총점으로 평가합니다
5. 5) 총점 순으로 대상(1팀), 최우수상(1팀), 우수상(2팀)을 선정하여 시상이 진행됩니다.

규칙

- 참가자는 개인 또는 팀을 구성하여 참가할 수 있습니다.

- 팀 구성은 참가 신청 이후 팀 페이지에서 가능합니다

- 팀 구성은 참가 신청 기간 내에만 가능합니다.

- 최대 구성 인원은 4명이며, 중복 참여는 불가능합니다.

- 사용에 법적 제약이 없는 Pretrained Model은 사용 가능합니다.

- 대회에서 제공되는 데이터 이외의 외부데이터는 사용이 불가합니다.

- 정당하지 못한 제출 등 부정행위 이력이 있는 경우 평가가 제한될 수 있습니다.

- 기타 사항에 대해서는 운영규정을 참고해 주시기 바랍니다.