올해 KIMES에서는 미국시장을 스마트하게 뚫어내고 있는 회사를 위주로 볼 예정이다. https://kimes.kr/ko KIMES 2025 제40회 국제의료기기병원설비 전시회kimes.kr PREVIEW : FDA미국에서 의료기기로 분류된 제품은 FDA 등록(Listing), 510(k) 신고, 또는 허가(Approval) 절차를 거쳐야 한다. FDA는 제품의 제조업체가 정한 '의도된 사용(Intent)' 을 기준으로 의료기기 여부를 판단한다. 따라서 의료기기 여부는 제품 자체가 아니라, 사용 목적과 마케팅 방식에 따라 달라질 수 있다. "의도"라는 말은 애매하게 느껴질 수 있는데, 예를 들어 베개를 판다고 생각해 보자.A medical device is any instrument, apparatus,..

Sam Altman은 2019년 3월에 OpenAI의 운영에 집중하고자 Y Combinator 사장직을 그만두었다. 이 영상은 Sam Altman이 Y Combinator 재직 시절 남긴 강연이다. https://www.youtube.com/watch?v=0lJKucu6HJc  좋은 제품이 우선사람들이 자발적으로 주변인에게 추천할 만한 훌륭한 제품을 만드는 것이 우선이다. 이게 가장 어려우면서도 이걸 이뤄내면 80퍼센트는 된 것이다. 구글, 페이스북 모두 그랬다. 무엇이 좋은 제품인가? 내가 무엇을 하고 있는지 쉽게 설명할 수 있는 제품이 좋은 제품이다. 제대로 설명하지 못한다는 것은 별로 큰일이 아니거나 생각을 제대로 안했다는 뜻이다. 또한 스타트업은 빠르게 성장하는 시장을 찾아야 한다. 현재의 TAM..

*본 포스팅은 투자 권유가 아닙니다! 이번 주 수요일(2024.10.02) 부터 3일간 코엑스에서 병원설비 박람회 (KHF - https://khospital.org/) KHF - KHF 2024국내 최대 규모 헬스테크 박람회! KHF 2024 10월 2일-4일, 코엑스 개최! 병원정보시스템, 의료 AI, 디지털 치료제, 의료기기, 의료설비 등 이 모든 것을 KHF에서 확인하세요.khospital.org가 열린다. 본 포스팅에서는 NIPA 부스에서 비즈니스 모델을 잘 갖추고 있는 의료 인공지능 회사들을 미리 정리하여, 의료 AI에 관심있는 사람들의 KHF 관람을 더욱 의미 있게 하고자 한다. 먼저, B2B (혹은 B2H) 의료 인공지능 시장은 SaMD 형태의 진단 및 예후예측 솔루션을 판매하는 소프트웨어..

지난 주말에 우리 동아리(MD Winners)와 서울대병원이 함께하는 의료 LLM 개발 해커톤에 참여하였다. 2월에 참여했던 의료 AR 해커톤(https://cascade.tistory.com/39 - 인생 첫 해커톤) 때는 제대로 개발을 할 줄도 모르는 상태에서 참여해서 기획 위주로 했었는데, 이번에는 개발 프로세스의 일부를 담당하게 되어 지난번보다 조금 더 "해커톤다운" 경험을 할 수 있었다. 서론으로 우리 동아리인 MD Winners  소개를 조금 하자면, 서울대 의과대학 소속 경제경영 동아리 (사실상 창업동아리!) 로, 의료 분야에서 다양한 혁신을 하고자 하는 친구들이 모여 있고, 다들 하나같이 열정이 넘친다. 의대 들어와서 가장 잘한 것 중 하나가 이 동아리에 들어온 것이라고 생각할 정도로 내가..

웹/앱 개발 창업경진대회가 오늘로 마감되었다. 그동안 낮에는 연구실 일, 밤에는 개발을 하느라 무지하게 바빠서 블로그 글도 제대로 못 쓰고 있었다. 이 대회로 얻은 것과 잃은 것은 아래와 같다. 얻은 것: 웹개발 지식, 팀을 이끄는 방법잃은 것: 잠... 집중력이제 5월에 정신없는 일이 모두 끝났기 때문에, 6월부터는 다시 AI에 집중하는 것으로...! 본 포스팅에서는 이번 대회 경험으로 느꼈던, 진짜로 "구르면서" 배웠던 실전 아이디에이션 방법론에 관해 정리해보고자 한다.아이디어의 발단좋은 창업 아이디어가 떠올랐다. 이거 하면 벼락부자가 될 것 같다. 바로 사업에 들어가볼까? 이따위로 사업하면 100이면 100 망한다. 아이디어가 어디서 떠올랐는지 잘 생각해 보자. 혹시 내가 익숙한 분야가 아닌, 갑자..

2010년대 초반을 거치면서 AI를 활용한 영상처리와 패턴인식 분야가 급속도로 발전했다. 구글 등의 대기업에서는 AI 분야에 대규모로 투자하기 시작하였고, 이미지 분석을 위한 대규모 오픈 데이터셋이 만들어졌으며, 모델의 accuracy는 매년 눈부시게 상승했다. 이러한 움직임은 의료에도 많은 영향을 미쳤다. Medical AI가 가장 먼저 침투한 의료 분야는 Radiology이다. 2013~2014년에는 우리나라 가장 초창기 Medical AI software 회사인 뷰노와 루닛이 생겨났다. Radiology AI는 10년에 가까운 시간 동안 빠르게 발전하여, 현재는 X-Ray 혹은 CT 등 의료 영상을 보고 거의 의사와 비슷한 수준의 정확도로 질환을 진단할 수 있게 되었다. Radiology 이후에 A..