유방촬영 스크리닝 AI

프로그램 소개

Radisen은 의료 영상 AI를 개발하는 회사입니다. 유방촬영 프로그램은 영상의학과 전문의의 유방암 스크리닝 판독을 보조하는 소프트웨어를 만듭니다. 이는 규제 대상 의료기기로, 실제 환자에게 사용되기 전에 임상 검증과 규제 승인을 통과해야 합니다.

이 규제 기준은 상류 공정 전체를 바꿉니다. 데이터 출처, 라벨 품질, 재현성이 모델 정확도만큼이나 중요해집니다. 저는 진단 모델을 직접 개발하기보다, ML·임상 팀과 함께 운영 및 데이터 측면에서 이 프로그램에 참여했습니다.

담당한 업무

• 데이터 파이프라인AIHub를 통해 확보한 데이터셋을 포함해, 학습·검증용 영상 데이터를 수집·정리하는 파이프라인을 구축·유지했습니다.
• 어노테이션 워크플로우어노테이션 과정을 지원했습니다 — 전문의의 라벨이 깔끔하고 일관되게 데이터셋에 반영되도록 툴링과 조율을 담당했습니다.
• 데이터 QC별도의 골절 분류 모델에 대해 학습·검증 데이터 품질 검증을 수행하여, 잘못 라벨링되거나 품질이 낮은 샘플을 학습 이전에 걸러냈습니다.
• 국가 간 커뮤니케이션데이터·엔지니어링 사안에 대해 한국과 대만 팀 사이의 기술 커뮤니케이션 가교 역할을 했습니다.
• 규제 지원FDA 승인 절차의 일부 단계를 조율했습니다 — 문서를 정리하고 팀 간 커뮤니케이션이 어긋나지 않도록 관리했습니다.

배운 점

이 프로젝트는 규제 대상 의료 AI 제품이 실제로 어떻게 출시되는지를 가까이서 본 첫 경험이었습니다. 가장 인상 깊었던 교훈은, 위험도가 높은 분야에서는 눈에 잘 띄지 않는 데이터·프로세스 작업 — 데이터가 어디서 왔는지, 어떻게 라벨링됐는지, 재현하고 규제 기관에 설명할 수 있는지 — 이 결국 모델을 신뢰할 수 있는지를 좌우한다는 점이었습니다.