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얼굴 사진으로 암 생존 확률 예측하는 AI 개발
얼굴 사진 한 장으로 암 환자 생존 확률을 예측하는 AI가 개발됐다. 4,000만 장 이상 얼굴 이미지를 학습했고, 90일 이내 사망 위험을 산출해 고위험군·저위험군으로 나눈다. 임상 적용을 위해 정확도와 편향 등 검증이 중요하다는 전망이 나온다.
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인하대, AI 시계열 예측 모델 작동원리 규명
인하대가 트랜스포머 기반 AI 시계열 예측의 학습 원리를 분석했다. 시간 패턴 학습이 특정 요소에 고정되지 않는다는 점을 제시했다. 어텐션을 제거해도 학습 능력이 유지된다는 실험 결과가 포함됐다.
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포항공대, AI로 면역항암제 효과 미리 예측하는 기술 개발
포항공대가 종양 미세환경의 노화 세포를 분석하는 AI 기술로 면역항암제 치료 효과를 미리 예측하는 방법을 개발했다. 기존 지표보다 높은 예측 성능을 보여 환자들이 자신에게 맞는 치료법을 선택할 수 있게 될 전망이다. 이를 통해 불필요한 치료를 줄이고 의료 자원 배분을 효율화할 수 있을 것으로 기대된다.
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