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[SNUH] 병리영상과 임상정보를 활용한 흑색종 재발 예측 대회 1st

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Myungbin/SNUH-Pathology_Medical_Image_AI_Challenge

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최종 1등

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병리영상과 임상정보를 활용한 흑색종 재발 예측 Task

02/07에 최종 1등을 발표 받았습니다.

이후 발표 자료나 접근 방법 및 코드는 주최측 동의를 받고 가능하다면 업로드 하도록 하겠습니다.

주최 : 서울대학교병원

  • 평가 규칙
  1. 정량평가(70점, 총점 중 70%)

     · 정량평가는 AUROC * 50% + AUPRC 50% 구성
    
  2. 정성평가(30점, 총점 중 30%)

     · 정성평가는 아래 5개의 항목에 맞춰 평가를 진행할 예정
    
     1. 내용의 명확성과 정확성 (10점) - 참가자가 사용한 딥러닝 모델의 선택, 구조, 작동 원리를 얼마나 명확하게 이해하였는지
     2. 독창성, 응용가능성 (5점) - 모델/방법론이 얼마나 창의적이며, 다른 문제나 테스크에 보편적으로 적용할 수 있는지
     3. 팀워크와 협력 (5점) - 팀원 간의 역할 분담과 협력이 잘 이루어졌는지
     4. 질의응답 (5점) - 질무에 대한 이해도와 응답의 정확성, 질문에 대해 신속하게 대응하는 능력
     5. 발표자료 및 발표태도 (5점)
    

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[SNUH] 병리영상과 임상정보를 활용한 흑색종 재발 예측 대회 1st

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