LumeSage · 의료·생명과학 AI 데이터
전문가 제작 · 전문 지식을 학습 자료로
주석, 검토, 선호 판단, 평가 설계를 정의합니다. 분야, 자격, 작업량과 검토 방식은 프로젝트별로 합의합니다.
작업 지침 · 검토 기록 · 버전별 결과
파일럿부터 시작하는 네 단계
01 · 과제 정의
용도, 데이터 조건, 산출물과 검수 방법 합의.
02 · 검증과 파일럿
권한과 전문가 적합성 확인, 유료 파일럿과 종료 조건 합의.
03 · 생산과 검수
고정 사양에 따른 생산, 품질 및 수정 기록 제출.
04 · 재평가와 개선
실패 유형을 새 과제 사양으로 전환.
검증 가능한 납품을 위한 자료
자료의 내용, 접근 범위와 제출 시점을 합의합니다.
- 과제와 집계
- 모달리티, 포함 기준, 중복 제거 키와 단위. 환자, 검사, 시리즈, 슬라이스는 구분합니다.
- 출처와 권한
- 출처, 처리 근거, 학습 용도, 보관과 재배포. 비식별화는 권한을 대신하지 않습니다.
- 샘플과 분포
- 필드, 계층, 결측을 확인합니다. 샘플 승인은 전체 납품 검수가 아닙니다.
- 전문가와 품질
- 전문성, 검토, 표본 분모, 이견 조정, 재작업과 검수 기록.
- 파일과 버전
- 경로, 체크섬, 버전, 형식과 영상·텍스트 연결.
- 평가 분리
- 고정 과제와 기준, 접근 권한, 오염 점검, 역할 공개.
평가를 다음 생산에 반영하는 방법
실패 유형과 새 과제 사양을 피드백합니다. 비공개 홀드아웃 문항과 정답을 학습에 자동 반환하지 않습니다. 같은 업체가 생산과 평가를 수행하면 역할을 공개하고 인력, 권한, 시험 세트 분리 및 독립성 한계를 합의해야 합니다. 평가는 임상 검증이나 규제 승인을 대체하지 않습니다.
구체적인 과제로 상담 시작
목표, 모달리티, 데이터 준비 상태, 검수 기준과 일정을 알려주세요. 공개 양식에 환자 정보를 제출하지 마세요.