| 구분 | 세부 사항 |
| 참가자 필수 제출자료 | 1. 2024년 의료 인공지능 아이디어 경진대회 참가신청서 1) 참가신청서 '신청 트랙' 미기입 시, 탈락 처리 2) '프로젝트명'은 주제가 드러날 수 있도록 작성 3) '소속'에는 소속 대학 및 전공 기입 2. 참가서약서 3. 개인정보 수집ㆍ이용ㆍ제공 동의서 4. AI 모델 개발 계획서 : Track 1 1) 참가팀 정보 - '활용 데이터'는 활용한 플랫폼, 홈페이지 등에 대한 정보 기입 - 본 대회는 예ㆍ본선 전체 블라인드 평가로 진행되기에 계획서 작성 시, 2) 세부 내용 - 각 문항별 작성 요령을 중심으로 작성(글, 그림 등 작성 방법은 제한하지 않음) |
| 참가 안내 사항 | 1. 팀구성 - 대학에 재학 중인 대학(원)생으로 참가 제한 - 3~5인으로 구성하며, 타 대학 학생과의 구성은 제한하지 않음 - 1인 이상의 의과대학(원) 재학생으로 팀을 구성하여야 함 - 개인의 중복 참가 불가능(트랙별 중복 참여 또한 불가능) - 모든 참가자는 '공고 마감 일자'를 기준으로 하여 대학(원) 재학 중임을 확인할 수 있는 2. 대회 주제 및 데이터의 활용 1) 대회 주제 - 의료 분야 AI 기반 문제 해결이 필요한 주제를 제시하고, 문제 해결을 위한 데이터 분석 혹은 - 모델 구현도 및 우수성, 실용 및 발전가능성 등에 대한 평가 진행 - 참가 주제에 대한 제한 사항은 없음('자유 주제'로 대회 개최) 2) 데이터의 활용 - 본 경진대회는 주최측에서 데이터 및 데이터셋을 제공하지 않되, (다만, 데이터 사용으로 인한 저작권 등의 법적 문제는 참가팀에게 있음) - 의료데이터의 예시는 아래와 같으며, 해당 정보 외의 의료데이터 확보 및 사용 등은 - AI-Hub 공공데이터, KISTI DataON(한국인의 인체데이터), CHEMBL, PUBCHEM, |
| 구분 | 세부 사항 |
| 참가자 필수 제출자료 | 1. 2024년 의료 인공지능 아이디어 경진대회 참가신청서 1) 참가신청서 '신청 트랙' 미기입 시, 탈락 처리 2) '프로젝트명'은 주제가 드러날 수 있도록 작성 3) '소속'에는 소속 대학 및 전공 기입 2. 참가서약서 3. 개인정보 수집ㆍ이용ㆍ제공 동의서 4. AI 아이디어 기획서 : Track 2 1) 참가팀 정보 - 본 대회는 예ㆍ본선 전체 블라인드 평가로 진행되기에 계획서 작성 시, 2) 세부 내용 - 각 문항별 작성 요령을 중심으로 작성(글, 그림 등 작성 방법은 제한하지 않음) |
| 참가 안내 사항 | 1. 팀구성 - 대학에 재학 중인 대학(원)생으로 참가 제한 - 3~5인으로 구성하며, 타 대학 학생과의 구성은 제한하지 않음 - 1인 이상의 의과대학(원) 재학생으로 팀을 구성하여야 함 - 개인의 중복 참가 불가능(트랙별 중복 참여 또한 불가능) - 모든 참가자는 '공고 마감 일자'를 기준으로 하여 대학(원) 재학 중임을 확인할 수 있는 2. 대회 주제 및 데이터의 활용 1) 대회 주제 - 인공지능을 활용하여 보건의료 분야 문제 해결을 위한 혁신 아이디어 기획서 제출 - 아이디어 및 솔루션의 창의성, 차별성 등에 대한 평가 진행 - 참가 주제에 대한 제한 사항은 없음(‘자유 주제’로 대회 개최) 2) 데이터의 활용 - 본 경진대회는 주최측에서 데이터 및 데이터셋을 제공하지 않되, (다만, 데이터 사용으로 인한 저작권 등의 법적 문제는 참가팀에게 있음) - 의료데이터의 예시는 아래와 같으며, 해당 정보 외의 의료데이터 확보 및 사용 등은 - AI-Hub 공공데이터, KISTI DataON(한국인의 인체데이터), CHEMBL, PUBCHEM, |
| 구분 | 세부 사항 |
| 참가자 필수 제출자료 | 1. AI 모델 개발 계획서 : Track 1 - 본선 평가를 위한 최종계획서 제출(수정시, 사유 기입) 2. 프레젠테이션 자료 - 아이디어 및 모델링을 설명하기 위한 프레젠테이션 자료 제출(장수 제한 없음) - 제출 파일은 프레젠테이션(pptx, ppt, pdf) 파일로 제한 3. 코드, 모델링, 데이터 - AI 모델의 시연을 위한 코드, AI 모델링, 사용데이터와 그 출처를 제출하여야 함 (소스코드, 데이터셋, 모델 성능비교평가표) - 모델 성능값 증명(모델 성능비교평가표)을 위한 결과물 제출 시, 아래의 항목을 제출하여야 함 (단, 생성형 모델의 성능값 증명은 참가팀이 자체적으로 마련하여 제출) - Model Architecture : Description of the neural network layers, Type of layers used, - Weights and Biases : Learned parameters of the model, Stored in files - Hyperparameters : Learning rate, Batch size, Numer of epochs - Performance Metrics : Accuracy, Loss, Precision, Recall, F1-Score - Data Preprocessing Steps : Normalization, Tokenization, Data augmentation techniques - Model Evaluation : Confusion matrix, ROC curve, Validation and test set results - Deployment Information : Frameworks used, Inference speed, Resource requirements - Documentation : User guide, API reference, Example use cases |
| 참가 안내 사항 | 1. 본선 발표 평가 - 현장 발표로 진행되며, 본선 자료 제출 순으로 발표 진행 예정 - 발표 자료는 최종 제출한 프레젠테이션 자료룰 사용(제출 후, 수정은 불가능함) - 본선은 발표 15분, 질의응답 10분 이내로 제한(지정 발표 시간 초과 시, 감점 부여) - 본선 발표 시, 팀 구성원 전원 현장 참석(불참 시, 증빙 자료 제출 필수) 2. 데이터 및 AI 모델 시연 - 구현한 모델은 현장에서 시연 가능해야 하며, 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함 - Public library 또는 참가자가 만든 Library 사용은 가능하나, - 학습, 추론의 과정 및 결과물들은 정상적인 코드와 데이터를 바탕으로 이루어져야 하며, |
| 구분 | 세부 사항 |
| 참가자 필수 제출자료 | 1. AI 아이디어 기획서 : Track 2 - 본선 평가를 위한 최종계획서 제출(수정시, 사유 기입) 2. 프레젠테이션 자료 - 아이디어 및 모델링을 설명하기 위한 프레젠테이션 자료 제출(장수 제한 없음) - 제출 파일은 프레젠테이션(pptx, ppt, pdf) 파일로 제한 3. 결과물(프로토타입 등) - 결과물 도출에 활용된 코드, 데이터와 그 출처를 제출하여야 함 |
| 참가 안내 사항 | 1. 본선 발표 평가 - 현장 발표로 진행되며, 본선 자료 제출 순으로 발표 진행 예정 - 발표 자료는 최종 제출한 프레젠테이션 자료를 사용(제출 후, 수정은 불가능함) - 본선은 발표 15분, 질의응답 10분 이내로 제한(지정 발표 시간 초과 시, 감점 부여) - 본선 발표 시, 팀 구성원 전원 참가(불참 시, 증빙 자료 제출 필수) 2. 결과물 시 - 현장 시연이 어렵거나 불가능한 결과물인 경우, 프레젠테이션 자료에 결과물의 시연 영상이나 그와 비슷한 검증 자료를 제시하여야 함 - Public library 또는 참가자가 만든 Library 사용은 가능하나, 특정 회사에서 만든 개인만 사용할 수 있는 Library는 사용 금지 - 학습, 추론의 과정 및 결과물들은 정상적인 코드와 데이터를 바탕으로 이루어져야 하며, |
의료 인공지능 아이디어 기획 및 인공지능 모델 개발
예선 l
보건의료 분야 문제를 해결할 수 있는 인공지능 활용 아이디어 구체화 및 맞춤형 인공지능 모델 개발
구분 | 세부 사항 |
참가자 필수 제출자료 | 1. 2024년 의료 인공지능 아이디어 경진대회 참가신청서 1) 참가신청서 '신청 트랙' 미기입 시, 탈락 처리 2) '프로젝트명'은 주제가 드러날 수 있도록 작성 3) '소속'에는 소속 대학 및 전공 기입 2. 참가서약서 3. 개인정보 수집ㆍ이용ㆍ제공 동의서 4. AI 모델 개발 계획서 : Track 1 1) 참가팀 정보 - '활용 데이터'는 활용한 플랫폼, 홈페이지 등에 대한 정보 기입 - 본 대회는 예ㆍ본선 전체 블라인드 평가로 진행되기에 계획서 작성 시, 2) 세부 내용 - 각 문항별 작성 요령을 중심으로 작성(글, 그림 등 작성 방법은 제한하지 않음) |
참가 안내 사항 | 1. 팀구성 - 대학에 재학 중인 대학(원)생으로 참가 제한 - 3~5인으로 구성하며, 타 대학 학생과의 구성은 제한하지 않음 - 1인 이상의 의과대학(원) 재학생으로 팀을 구성하여야 함 - 개인의 중복 참가 불가능(트랙별 중복 참여 또한 불가능) - 모든 참가자는 '공고 마감 일자'를 기준으로 하여 대학(원) 재학 중임을 확인할 수 있는 증빙 자료를 필수 제출하여야 함(미제출 시, 탈락 처리) 2. 대회 주제 및 데이터의 활용 1) 대회 주제 - 의료 분야 AI 기반 문제 해결이 필요한 주제를 제시하고, 문제 해결을 위한 데이터 분석 혹은 AI 모델링에 대한 계획서 제출 - 모델 구현도 및 우수성, 실용 및 발전가능성 등에 대한 평가 진행 - 참가 주제에 대한 제한 사항은 없음('자유 주제'로 대회 개최) 2) 데이터의 활용 - 본 경진대회는 주최측에서 데이터 및 데이터셋을 제공하지 않되, (다만, 데이터 사용으로 인한 저작권 등의 법적 문제는 참가팀에게 있음) - 의료데이터의 예시는 아래와 같으며, 해당 정보 외의 의료데이터 확보 및 사용 등은 참가팀의 재량에 맡김 - AI-Hub 공공데이터, KISTI DataON(한국인의 인체데이터), CHEMBL, PUBCHEM, ZINC20, PubMed, OASIS 등 |
본선 l
보건의료데이터 기반 최고 성능을 보이는 인공지능 모델 개발
구분 | 세부 사항 |
참가자 필수 제출자료 | 1. AI 모델 개발 계획서 : Track 1 - 본선 평가를 위한 최종계획서 제출(수정시, 사유 기입) 2. 프레젠테이션 자료 - 아이디어 및 모델링을 설명하기 위한 프레젠테이션 자료 제출(장수 제한 없음) - 제출 파일은 프레젠테이션(pptx, ppt, pdf) 파일로 제한 3. 코드, 모델링, 데이터 - AI 모델의 시연을 위한 코드, AI 모델링, 사용데이터와 그 출처를 제출하여야 함 (소스코드, 데이터셋, 모델 성능비교평가표) - 모델 성능값 증명(모델 성능비교평가표)을 위한 결과물 제출 시, 아래의 항목을 제출하여야 함 (단, 생성형 모델의 성능값 증명은 참가팀이 자체적으로 마련하여 제출) - Model Architecture : Description of the neural network layers, Type of layers used, Number of neurons in each layer - Weights and Biases : Learned parameters of the model, Stored in files - Hyperparameters : Learning rate, Batch size, Numer of epochs - Performance Metrics : Accuracy, Loss, Precision, Recall, F1-Score - Data Preprocessing Steps : Normalization, Tokenization, Data augment ation techniques - Model Evaluation : Confusion matrix, ROC curve, Validation and test set results - Deployment Information : Frameworks used, Inference speed, Resource requirements - Documentation : User guide, API reference, Example use cases |
참가안내 사항 | 1. 본선 발표 평가 - 현장 발표로 진행되며, 본선 자료 제출 순으로 발표 진행 예정 - 발표 자료는 최종 제출한 프레젠테이션 자료룰 사용(제출 후, 수정은 불가능함) - 본선은 발표 15분, 질의응답 10분 이내로 제한(지정 발표 시간 초과 시, 감점 부여) - 본선 발표 시, 팀 구성원 전원 현장 참석(불참 시, 증빙 자료 제출 필수) 2. 데이터 및 AI 모델 시연 - 구현한 모델은 현장에서 시연 가능해야 하며, 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함 - Public library 또는 참가자가 만든 Library 사용은 가능하나, - 학습, 추론의 과정 및 결과물들은 정상적인 코드와 데이터를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시, 탈락 사유에 해당됨(수상 제외) |
의료 인공지능 아이디어 기획
예선 l
보건의료 분야 문제를 해결할 수 있는 인공지능 활용 아이디어를 구체화하여 제시
구분 | 세부 사항 |
참가자 필수 제출자료 | 1. 2024년 의료 인공지능 아이디어 경진대회 참가신청서 1) 참가신청서 '신청 트랙' 미기입 시, 탈락 처리 2) '프로젝트명'은 주제가 드러날 수 있도록 작성 3) '소속'에는 소속 대학 및 전공 기입 2. 참가서약서 3. 개인정보 수집ㆍ이용ㆍ제공 동의서 4. AI 아이디어 기획서 : Track 2 1) 참가팀 정보 - 본 대회는 예ㆍ본선 전체 블라인드 평가로 진행되기에 계획서 작성 시, 2) 세부 내용 - 각 문항별 작성 요령을 중심으로 작성(글, 그림 등 작성 방법은 제한하지 않음) |
참가 안내 사항 | 1. 팀구성 - 대학에 재학 중인 대학(원)생으로 참가 제한 - 3~5인으로 구성하며, 타 대학 학생과의 구성은 제한하지 않음 - 1인 이상의 의과대학(원) 재학생으로 팀을 구성하여야 함 - 개인의 중복 참가 불가능(트랙별 중복 참여 또한 불가능) - 모든 참가자는 '공고 마감 일자'를 기준으로 하여 대학(원) 재학 중임을 확인할 수 있는 증빙 자료를 필수 제출하여야 함(미제출 시, 탈락 처리) 2. 대회 주제 및 데이터의 활용 1) 대회 주제 - 인공지능을 활용 보건의료 분야 문제 해결을 위한 혁신 아이디어 기획서 제출 - 아이디어 및 솔루션의 창의성, 차별성 등에 대한 평가 진행 - 참가 주제에 대한 제한 사항은 없음(‘자유 주제’로 대회 개최) 2) 데이터의 활용 - 본 경진대회는 주최측에서 데이터 및 데이터셋을 제공하지 않되, (다만, 데이터 사용으로 인한 저작권 등의 법적 문제는 참가팀에게 있음) - 의료데이터의 예시는 아래와 같으며, 해당 정보 외의 의료데이터 확보 및 사용 등은 참가팀의 재량에 맡김 - AI-Hub 공공데이터, KISTI DataON(한국인의 인체데이터), CHEMBL, PUBCHEM, ZINC20, PubMed, OASIS 등 |
본선 l
기획서 기반 인공지능(AI) 활용 솔루션 결과물(프로토타입 등) 제시
구분 | 세부 사항 |
참가자 필수 제출자료 | 1. AI 아이디어 기획서 : Track 2 - 본선 평가를 위한 최종계획서 제출(수정시, 사유 기입) 2. 프레젠테이션 자료 - 아이디어 및 모델링을 설명하기 위한 프레젠테이션 자료 제출(장수 제한 없음) - 제출 파일은 프레젠테이션(pptx, ppt, pdf) 파일로 제한 3. 결과물(프로토타입 등) - 결과물 도출에 활용된 코드, 데이터와 그 출처를 제출하여야 함 |
참가안내 사항 | 1. 본선 발표 평가 - 현장 발표로 진행되며, 본선 자료 제출 순으로 발표 진행 예정 - 발표 자료는 최종 제출한 프레젠테이션 자료를 사용(제출 후, 수정은 불가능함) - 본선은 발표 15분, 질의응답 10분 이내로 제한(지정 발표 시간 초과 시, 감점 부여) - 본선 발표 시, 팀 구성원 전원 참가(불참 시, 증빙 자료 제출 필수) 2. 결과물 시 - 현장 시연이 어렵거나 불가능한 결과물인 경우, 프레젠테이션 자료에 결과물의 시연 영상, 그와 비슷한 검증 자료를 제시하여야 함 - Public library 또는 참가자가 만든 Library 사용은 가능하나, 특정 회사에서 만든 개인만 사용할 수 있는 Library는 사용 금지 - 학습, 추론의 과정 및 결과물들은 정상적인 코드와 데이터를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시, 탈락 사유에 해당됨(수상 제외) |