포지션 상세
에비드넷은 병원 데이터에 기반한 실제 임상 근거(Real World Evidence, RWE) 솔루션을 제공하고 생명과학 및 헬스케어 산업의 연구개발과 비즈니스 의사결정을 지원하는 헬스케어 IT 기업입니다.
국내 50여 개 대학병원 및 상급/종합병원과 협력하여 OMOP-CDM 표준을 활용한 실제 임상 데이터(Real World Data, RWD)를 구축하고 있습니다.
FeederNet 데이터 플랫폼은 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 다기관 연구와 AI 연합학습(Federated Learning)을 가능하게 합니다. 우리의 솔루션과 AI 기술은 R&D부터 상용화에 이르기까지 고객에게 다양한 인사이트를 제공합니다.
- 병원 비정형 데이터 텍스트의 정보추출, 정형화, 문서분류, 분석, 가명화 등
- 의미기반 연결을 통한 OMOP CDM 표준용어 매핑 자동화
- 의료데이터로부터 임상적 가치 탐색
- 방대한 의료정보를 처리하는 다양한 주제의 AI 에이전트 설계, 개발
- AI를 통한 가치창출과 AX가 가능한 것이라면 무엇이든
- AI 자동화 or 에이전트 설계/개발 경험
- 의료/헬스케어 도메인에 대한 연구/개발 경험
국내 50여 개 대학병원 및 상급/종합병원과 협력하여 OMOP-CDM 표준을 활용한 실제 임상 데이터(Real World Data, RWD)를 구축하고 있습니다.
FeederNet 데이터 플랫폼은 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 다기관 연구와 AI 연합학습(Federated Learning)을 가능하게 합니다. 우리의 솔루션과 AI 기술은 R&D부터 상용화에 이르기까지 고객에게 다양한 인사이트를 제공합니다.
주요업무
저희 Medical AI 팀에서는 AI(주로 LLM)를 활용하여 아래의 일들을 합니다.- 병원 비정형 데이터 텍스트의 정보추출, 정형화, 문서분류, 분석, 가명화 등
- 의미기반 연결을 통한 OMOP CDM 표준용어 매핑 자동화
- 의료데이터로부터 임상적 가치 탐색
- 방대한 의료정보를 처리하는 다양한 주제의 AI 에이전트 설계, 개발
- AI를 통한 가치창출과 AX가 가능한 것이라면 무엇이든
자격요건
- Python 기반 AI 프레임워크(PyTorch) 사용자- AI 자동화 or 에이전트 설계/개발 경험
- 의료/헬스케어 도메인에 대한 연구/개발 경험
