✅ 에러 내용BERT 모델을 돌리는데, 아래와 같은 에러가 발생하였다. RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions. ✅ 해결 방법이것저것 찾아보니, 레이블 인코딩이나 텐서 크기 불일치 때문에 일어난 문제 같았다.즉, 입출력 차원이..
아무도 메디컬 코딩 관련 프로젝트를 안했나보다...맨 땅에 헤딩 GABOZAGO✅ 내가 수행할 Medical Coding(메디컬 코딩)📍개요임상시험에서 Medical coding은 임상데이터를 표준화된 용어로 변환하는 과정이다. 즉, 환자의 진료 기록, 진단, 치료 절차 등을 ICD, CPT, HCPCS, MedDRA 등등 특정 코드로 변환하는 것을 뜻한다. 원래는 DM이나 임상시험 기관이 직접 Medical coding을 수행한다고 하는데...! 그래서 Medical coder라는 직업도 있다고한다. 근데 사람이 다 하기는 한계가 있으니까 Medical coding AI를 만드는 추세이다.나는 Medical History, Adverse Events는 MedDRA 데이터로! Concomitant Me..
✅ Medical Coding(메디컬 코딩)이란?📍개념의료 업계에서 매우 중요한 작업으로, 환자의 진료 기록, 진단, 치료 절차 등을 특정한 코드로 변환하는 과정입니다. 이 과정에서 주로 사용되는 코드 체계는 MedDRA, ICD (International Classification of Diseases, 국제질병분류)와 CPT (Current Procedural Terminology, 최신처치용어), 그리고 HCPCS (Healthcare Common Procedure Coding System, 건강보험 공통 절차 코딩 시스템) 등이 있습니다.📍주요 목적보험 청구: 의료 제공자가 보험사에 청구를 할 때, 진료나 처치 내용이 정확하게 전달되도록 표준화된 코드로 변환하는 것이 필요합니다. 이를 통해 보..
NLP 분야의 근본 논문 Attention Is All You Need를 리뷰해 보았습니당🧮 논문 출처: https://arxiv.org/pdf/1706.03762 ✅ Attention이란?우선 논문 리뷰에 앞서,, Attention이란 간단하게 말해서 모든 기억을 동등하게 집중해서 기억하도록 구조화하는 기법입니다. 기존의 RNN(Recurrent Neural Networks)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순환 신경망 모델들은 입력 시퀀스를 순차적으로 처리하여 고정된 크기의 벡터로 인코딩한 후, 이를 디코더가 다시 출력 시퀀스로 변환합니다. 이 과정에서 중요한 정보가 손실되거나, 긴 시퀀스의 경우 앞부분의 정보가 희석되는 문제가 발생할 수 있습니다. 어텐션 메커니즘은 이..
필기 문제에 자주 출제되는! 그런데 잘 안외워지고 헷갈리는...개념을 정리해보았습니다. ✅ XP(eXtreme Programming)수시로 발생하는 고객의 요구사항에 유연하게 대응하기 위하여 고객의 참여와 개발 과정의 반복을 극대화하여 개발 생산성을 향상시키는 방법📍목적짧고 반복적인 개발주기, 단순한 설계, 고객의 적극적인 참여를 통한 빠른 SW 개발📍핵심 가치1. 의사소통(Communication)2. 단순성(Simplicity)3. 용기(Couage)4. 존중(Respect)5. 피드백(Feedback)❌ 정형화 ❌ ✅ 화이트박스 테스트 vs 블랙박스 테스트📍화이트박스 테스트모듈의 원시 코드를 오픈시킨 상태에서 원시 코드의 논리적 모든 경로를 테스트하고 작동을 직접 관찰하며 테스트 케이스를 설..
✅ 임상시험 프로세스 및 데이터 관리프로토콜 및 CRF 개발: DM팀은 이 단계에서 프로토콜이나 CRF에 대해 DB 개발 입장에서의 의견 제시임상수행 및 데이터 관리 계획 수립: 데이터관리계획, 데이터베이스 구조 설계, 입력 계획 등 데이터 관리를 위한 계획 수립데이터 관리: 데이터 불일치에 대한 쿼리 생성 및 데이터 클리닝 업무 수행계획단계: 데이터 관리 계획 수립, 데이터베이스 설계, 데이터 입력을 위한 애플리케이션 개발, 사전 입력 검토데이터 프로세싱 단계: 임상 데이터 더블 엔트리로 입력, 1차 입력자와 2차 입력자가 입력한 파일 비교, Data Validation Specification(DVS) 제작 및 데이터 검증을 위한 프로그램 개발 종료 단계: 데이터 불일치 검증을 위한 Data Clar..
✅ Greedy Algorithm그리디 알고리즘(Greedy Algorithm;탐욕법)은 최적해를 구하는 근사적인 방법으로, 문제를 해결하는 과정에서 현재 상태에서 가장 좋아 보이는 선택을 하는 방법론이다. 그리디 알고리즘은 매 순간마다 최선의 선택을 함으로써 전체적으로 최적해에 도달하려고 시도하지만, 항상 최적해를 보장하지는 않으며, 특정 문제에서는 그리디 알고리즘이 최적해를 보장하는 경우가 있다.쉽게 말하자면 문제를 해결하는 과정에서 순간순간마다 최적의 결정을 하는 방식! 근데 항상 최적의 답을 구하지는 않다!로 이해하면 될 것 같다. 그리디 알고리즘은..아이디어와 창의력이 중요하므로 다양한 유형을 접하는게 좋다! 📌 거스름돈 문제❓문제카운터에는 거스름돈으로 사용할 500원, 100원, 50원, 1..
✅ 적정용량 설계란?적정 용량 설계(Dose Finding Design)는 임상 시험에서 약물의 안전성과 효능을 최적화하기 위해 다양한 용량을 평가하여 최적의 치료용량(약물용량)을 결정하는 과정이다. 종류로는 3+3 용량 증량 설계, 가속 용량 증량 설계, 적응적 용량 증량 설계, 연속 재평가 방법, 적응형 임상시험 설계, 가변 용량 탐색 설계 등이 있다. 이는 모두 적정 용량을 찾기 위함이라는 공통점이 있지만, 접근방식과 세부절체에서 차이가 있다. ✅ 3+3 용량 증량 설계(3+3 Dose Escalation Design) 📍기본 개념소규모의 피험자 그룹을 단계적으로 모집하여 약물의 용량을 점진적으로 증가시키는 방법이다. 각 단계는 세 명의 피험자 그룹으로 시작되며, 해당 단계의 용량에서 부작용을 평..
