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김 인 아 서울의대

저널명

Cancers

논문제목

Machine Learning Model to Predict Pseudoprogression Versus Progression in Glioblastoma Using MRI: A Multi-Institutional Study (KROG 18-07)

연구과제 수행 중 생긴 에피소드

국내 다기관 연구의 데이터를 다루는 소중한 경험을 할 수 있었습니다. 기관별 머신러닝을 위한 대규모 데이터 전송에 있어 추가적인 절차들에 대해 숙지할 필요가 있었습니다.

연구과제 수행 중 보람되었던 일

국내 방사선종양학회원들께서 이번 연구에 관심을 가져주시고 다기관연구에 적극 동참해 주셔서 더욱 의미가 있었습니다.

이 분야로 진학하려는 후배들을 위한 조언

거대 자본이나 방대한 리소스를 수반하지 않아도 clinical niche를 잘 찾는다면, 비록 간단하더라도 임상적으로 중요한 의미가 있는 머신러닝 모델을 찾아낼 수 있을 것입니다.

연구활동 관련 계획

방사선종양학 분야에서 임상적으로 needs가 있는 부분을 찾아 관련된 연구를 지속할 예정입니다.