01 | 질환별 데이터 수집 및 전처리
- 파노라마, CBCT, MDCT 영상 기반 13,000명 이상 환자 영상 데이터 확보
- 영상 비식별화, 품질 정제, 표준화 및 환자정보 마스킹 처리
- 치주질환, 구강암, 두개안면기형, 악골 골수염 등 주요 질환 중심 데이터 구성
MaiWai.DataWorks
”우리는 데이터에 가치를 더하고, 기술에 방향을 더합니다.”
MaiWai.DataWorks는 기술보다 사람의 가치를 먼저 생각하는 AI 데이터 구축 및 분석 전문 서비스입니다.
의료 영상부터 공공·산업 분야까지, 우리가 다루는 모든 데이터는 더 나은 결정과 신뢰를 위한 기반이 되어야 한다고 믿습니다.
그래서 우리는 오늘도, 기술의 방향을 ‘사람’에게 맞추는 데이터 생태계를 설계합니다.
02 | 정밀 어노테이션 및 라벨링 체계
- 질환 분류, 병변 위치, 해부학 구조 등 전문 치과의사의 정밀 라벨링
- 2D/3D 영상 기반 계측점 및 구조 분할 등 다층 어노테이션 처리
- 다기관 간 교차검수 체계로 라벨링 정확도 확보
03 | 데이터 품질 검수 및 신뢰성 확보
- 단층 및 3D 영상별 라벨링 정합성, 위치 정확성, 영역 크기 등 다단계 검수
- 치과 영상 품질 기준 및 정제 기준 기반 자동화 검사 도구 적용
- 공인기관(TTA) 및 외부 의료기관 3곳에서 데이터 검증 수행
04 | AI 진단 응용을 위한 통합 활용 기반
- 영상, 임상, 생활습관, 환자정보 등 다중 모달 통합 데이터셋
- AI 모델 학습용 데이터 파이프라인 및 분석 도구 제공
- 질환별 AutoLabeling Tool 및 치과 영상 AI 분석 솔루션 개발 기반 구축
AI 기반 헬스케어를 위한 데이터셋 · 소프트웨어 개발 로드맵
의료 데이터 수집·가공·활용 통합 프로세스
상단의 이미지는 고품질 의료 데이터셋을 체계적으로 수집·정제·가공하고, 이를 기반으로 AI 학습용 데이터 생성 소프트웨어(SW)를 개발하기 위한
전 단계를 보여줍니다.
전체는 총 7단계로 구성되어 있으며, 각 단계별로 수행 주체와 역할이 명확히 구분되어 있습니다.
품질관리 가이드라인을
바탕으로 데이터의 신뢰성과 활용 가능성이 보장되며, 실제 의료 AI 상용화를 위한 견고한 기반이 마련됩니다.
- IRB 승인부터 데이터 반출까지, 윤리적·법적 기반을 갖춘 수집 체계
- 라벨링 가이드 기반 교육 및 수행으로 정밀 어노테이션 품질 확보
- 1차·2차 이중 검수와 전용 툴을 통한 품질 보증 시스템 운영
- 지능형 SW 개발로 AI 진단 응용 기반 마련
AI 개발 전주기 통합 프로세스
본 이미지는 AI 기반 시스템 개발을 위한 전 주기적 프로세스를 시각화한 것으로,
데이터 수집 및 모델링부터 시뮬레이션, 배포까지 전체 흐름을 체계적으로 보여줍니다.
각 단계는 유기적으로 연결되어 있어 반복적인 피드백과 성능 향상을 도모할 수 있으며, 실제 환경에서의 통합과 검증을 통해 실용성 높은 AI 서비스를 구현합니다.
이러한 전 주기 설계는 다양한 산업 분야에서의 AI 적용 가능성을 높이고, 안정적인
서비스 운영을 위한 기반을 마련합니다.
- 데이터 기반 설계부터 AI 모델 학습까지 통합된 처리 구조
- AI 모델의 성능 향상을 위한 하드웨어 가속 및 튜닝 기능 포함
- 복잡한 시스템 통합 및 시뮬레이션을 통한 실제 환경 검증 가능
- 엣지, 클라우드, 임베디드 등 다양한 환경에서 유연한 배포 지원