AFSScore
평소 저는 대외적으로 나서는 일보다는 진료하고 연구하고 기록한 바를 바탕으로 개발하는 것을 더 편하게 여기는 편입니다. 그래서 SNS를 하기보단 블로그 글을 통해 외부 활동을 대신하고자 하였습니다. 그런데 사람 일이라는 것이 뜻대로만 흘러가지는 않는지라 대외활동을 자제하는 것 치고는 학회, 전시회, 행사 등에 나름 참여를 해왔
탈모 진료를 처음 접할 때부터 정량화가 가능하겠다 싶어서 큰 관심을 가지게 되었다고 기존글들에서 밝힌 바 있습니다. IT 관련 현업 업무를 오래 했기에 또 뭐든 직접 해보는 걸 좋아해서 현업으로 의료인공지능을 하기 위해 진료과목과 대학원 등을 전부 이쪽으로 통일해오고 있습니다. 병행의 장점은 현장의 니즈를 명확하게 느끼게 된다
제가 탈모 진료에 빠진 이유는 나름대로 수치화와 정량적 개선이 가능하겠다고 생각했기 때문이었습니다. 이를 위한 거시적인 접근과 미시적인 접근이 있다고 생각해서 거시적인 접근으로는 CES 혁신상도 수상한 AFS 3D를 만들었고 미시적인 접근으로는 두피현미경 촬영 데이터를 AI로 분석해주는 AFS Score를 만들었습니다. A
탈모에도 인공지능이 도입 되었습니다. 그중 먼저 적용된 분야는 미시적 진단입니다. 두피진단기로 불리는 디지털 확대경은 모발과 두피를 촬영하여 모발 굵기와 개수를 세고 두피의 상태를 분류하는데 쓰입니다. 과거에 시도됐던 디지털 확대경 이미지 판독은 컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱 같은 기술을 바탕으로 이진 변환 및 외곽선 추출 후
다소 도발적인 소제목으로 시작해보겠습니다. 디지털 광학현미경(digital microscope) 내지 확대경으로 불리는 두피 진단기는 사실 부정확합니다. 의대 대학원 강의록을 인용해보겠습니다. 두피 진단기는 무작위 오류가 많이 발생하는, 신뢰도가 낮은 장비입니다. 쉽게 이야기하면, 같은 사람 같은 부위를 같은 장비로 찍어도 다
탈모는 약간 특수한 분야입니다. 그렇다보니 진단을 자신없어하는 선생님들이 많은 게 사실입니다. 그냥 눈대중으로 슥 보고 맞다고 생각하신다면 맞죠 뭐 하고 진단하시는 분들이 솔직히 많다고 환자분들이 종종 증언해주십니다. 사실 탈모는 성인병 같은 표현이라 다 안드로겐성 남성형 여성형이 아닌 오만 진단명의 총집합이라고 보면 되고 세
