포지션 상세
Hutom은 2017년에 설립되어 대한민국 서울에 본사를 둔 헬스케어 기술 기업으로, AI 기반 Total Surgical Patient Care Solution으로, 수술 전 리허설, 수술 중 내비게이션, 수술 후 분석을 제공합니다. 주요 제품으로는 AI 기반 수술 내비게이션 플랫폼인 RUS (Reshaping and Unraveling Surgery), 수술 비디오 분석 및 리뷰를 위한 지능형 플랫폼 SurgGram이 있습니다. Hutom은 딥러닝과 AI 기술을 활용해 2D CT 이미지를 3D 해부학 모델로 변환하고, 수술 전·중·후 단계에서 외과의사에게 실질적인 도움을 제공합니다.
이를 통해 수술의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 치료 결과를 개선하며, 의료 비용을 관리할 수 있도록 지원합니다.
최근에는 Johnson & Johnson MedTech Korea와의 협력을 통해 RUS 플랫폼의 상용화를 추진하고있으며, MICCAI를 포함한 최우수 학회 및 저널 논문 출판과 CVPR 2020 EPIC Kitchen 대회 비디오 객체 탐지 부문에서 1위, MICCAI 2021 Endovision HeiSurF challenge 1위를 차지하는 등 AI 영상 인식 분야에서도 탁월한 성과를 인정받고 있습니다. 이에 삼성벤처투자, KB인베스트먼트, IMM인베스트먼트 등으로부터 투자를 유치하여 업계의 주목을 받고 있습니다.
AI 기술에 있어서도 영상 인식 분야에서 2020년 CVPR 챌린지 우승, MICCAI 2021 챌린지 우승을 달성하였으며, 매년 유수의 컴퓨터 비전 및 의료 컴퓨팅 학회에 논문을 발표하고 있습니다.
[휴톰 소개]
(관련뉴스 링크: https://mdtoday.co.kr/news/view/1065573554221681)
(관련뉴스 링크: https://www.medicaltimes.com/Main/News/NewsView.html?ID=1149922&ref=naverpc)
• 의료 데이터 통계 분석 : 생존분석, 베이지안 분석, 다변량 분석 등을 활용하여 의료 데이터의 통계적 특성을 파악합니다.
• 예측 모델 개발 : 통계적 지식을 바탕으로 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 암수술 후 합병증 예측 모델 등을 설계,
구현 및 최적화합니다.
• 의료 데이터 수집 및 전처리 : 다양한 의료 데이터 소스를 통합하고 통계적 검증을 통해 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
• 모델 성능 통계적 검증 : 개발한 모델의 정확도, 민감도, 특이도 등을 통계적 유의성 검정을 통해 평가하고 신뢰구간을 산출합니다.
• 인사이트 도출 및 해석 : 통계적 분석 결과를 의료진이 이해할 수 있도록 해석하고 임상적 의미를 도출합니다.
• 협업 및 커뮤니케이션 : 의료진, 연구원과 협업하며 통계적 관점에서 요구사항을 분석하고 결과를 공유합니다.
• 통계 분석 경력 3년 이상 (의료/바이오 분야 경험 우대)
• 통계 프로그래밍 능력: R 또는 Python을 활용한 통계 분석 및 시각화 경험
• 머신러닝 프레임워크 사용 경험 (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등)
• 기술통계, 추론통계, 회귀분석, 분산분석에 대한 깊은 이해
• 가설검정, p-value, 신뢰구간 등 통계적 개념에 대한 명확한 이해
이를 통해 수술의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 치료 결과를 개선하며, 의료 비용을 관리할 수 있도록 지원합니다.
최근에는 Johnson & Johnson MedTech Korea와의 협력을 통해 RUS 플랫폼의 상용화를 추진하고있으며, MICCAI를 포함한 최우수 학회 및 저널 논문 출판과 CVPR 2020 EPIC Kitchen 대회 비디오 객체 탐지 부문에서 1위, MICCAI 2021 Endovision HeiSurF challenge 1위를 차지하는 등 AI 영상 인식 분야에서도 탁월한 성과를 인정받고 있습니다. 이에 삼성벤처투자, KB인베스트먼트, IMM인베스트먼트 등으로부터 투자를 유치하여 업계의 주목을 받고 있습니다.
AI 기술에 있어서도 영상 인식 분야에서 2020년 CVPR 챌린지 우승, MICCAI 2021 챌린지 우승을 달성하였으며, 매년 유수의 컴퓨터 비전 및 의료 컴퓨팅 학회에 논문을 발표하고 있습니다.
[휴톰 소개]
(관련뉴스 링크: https://mdtoday.co.kr/news/view/1065573554221681)
(관련뉴스 링크: https://www.medicaltimes.com/Main/News/NewsView.html?ID=1149922&ref=naverpc)
주요업무
• 통계적 문제 정의 및 가설 설정 : 의료 데이터 분석을 위한 통계적 가설을 설정하고 적절한 분석 방법론을 선택합니다.• 의료 데이터 통계 분석 : 생존분석, 베이지안 분석, 다변량 분석 등을 활용하여 의료 데이터의 통계적 특성을 파악합니다.
• 예측 모델 개발 : 통계적 지식을 바탕으로 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 암수술 후 합병증 예측 모델 등을 설계,
구현 및 최적화합니다.
• 의료 데이터 수집 및 전처리 : 다양한 의료 데이터 소스를 통합하고 통계적 검증을 통해 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
• 모델 성능 통계적 검증 : 개발한 모델의 정확도, 민감도, 특이도 등을 통계적 유의성 검정을 통해 평가하고 신뢰구간을 산출합니다.
• 인사이트 도출 및 해석 : 통계적 분석 결과를 의료진이 이해할 수 있도록 해석하고 임상적 의미를 도출합니다.
• 협업 및 커뮤니케이션 : 의료진, 연구원과 협업하며 통계적 관점에서 요구사항을 분석하고 결과를 공유합니다.
자격요건
• 통계학 학사 이상 (통계학, 응용통계학, 수학통계학 등)• 통계 분석 경력 3년 이상 (의료/바이오 분야 경험 우대)
• 통계 프로그래밍 능력: R 또는 Python을 활용한 통계 분석 및 시각화 경험
• 머신러닝 프레임워크 사용 경험 (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등)
• 기술통계, 추론통계, 회귀분석, 분산분석에 대한 깊은 이해
• 가설검정, p-value, 신뢰구간 등 통계적 개념에 대한 명확한 이해
