데이터 엔진 · 의료에 고정

수집하고 정제해 주석을 달고, 학습과 평가를 반복합니다.

데이터 엔진은 의료 전문가 라인에 고정됩니다. 의사 최종 검수, 감사 가능 QC, 계약급 라이선스. 같은 방법이 STEM·정렬 등 고난도 과제로 확장됩니다.

구매자가 실제로 가져가는 세 가지

주임의사가 최종 검수에 들어갑니다. 승인·통과 기준은 프로젝트 계약을 따릅니다. 목표는 추적 가능한 임상 관련 판단입니다.

비밀취급 관련·ISO 27001(증명서 기준)·내부 개인정보 통제. 계약에 쓸 수 없는 것은 학습셋에 넣지 않습니다.

출처, 프로토콜 버전, QC 이력, 의사 서명. 규모를 키우기 전에 데이터 카드를 먼저 보냅니다.

CT/MRI/WSI 라벨을 합의된 QC 기준에 맞추고 의사가 검토합니다.

라이선스 범위가 명시된 비식별 데이터, 구조화 인덱스, 데이터 카드별 상업적 사용 조건.

임상 선호도, 거부 정책 및 유해 의료 요청 레드팀 평가(합의된 범위 내).

인접 역량: 올림피아드부터 박사 수준까지의 문제 세트와 풀이.

인접 역량: 전문가 선호도 데이터, 도구 사용 추적 및 평가 환경.

의료 분야를 넘어서는 VLM용 세밀한 비전·언어 데이터.

지표 개선 (사례)

CT 라벨은 합의된 QC 기준에 따라 검수합니다. 과제, 기준값과 지표는 NDA 체결 후 확인할 수 있습니다. 검증되지 않은 절대 성능 수치는 공개하지 않습니다.

의사 검토 · 다년 계약

담당 검토 기록을 보관하고 라이선스와 사용 범위를 작업명세서(SOW)에 명시합니다.

추적 가능한 납품 자료

비공개 평가 세트와 의사 채점을 통해 확인된 실패 유형을 다음 학습 사양에 반영합니다.

인접 역량