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MedSci Skills v2.1.0: Reference Safety Phase 1, 메타분석 실패모드 자동화, 교실용 배포 번들
v2.1.0에서는 36개 스킬 규모로 확장되며, SSOT.yaml + verify-refs 훅 기반 Reference Safety Phase 1, 메타분석 실패모드 자동화 스크립트 4종, 비개발자용 교실 설치 번들을 도입합니다.
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v2.1.0에서는 36개 스킬 규모로 확장되며, SSOT.yaml + verify-refs 훅 기반 Reference Safety Phase 1, 메타분석 실패모드 자동화 스크립트 4종, 비개발자용 교실 설치 번들을 도입합니다.
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MedSci Skills가 22개에서 32개 스킬로 확장됩니다. 신규 5개 스킬 — humanize, author-strategy, peer-review, ma-scout, lit-sync — 전체 번들에 Anti-Hallucination 인용 검증 적용, CI 검증 스크립트 추가.
medsci-skills
MedSci Skills v2.2는 원시 데이터에서 투고 가능한 DOCX까지 사람 개입 없이 돌아가는 End-to-End 원고 생성 파이프라인을 도입합니다. 새로운 Phase 7 QC 체인, 33개 보고 가이드라인, 구조화 JSON 출력, 스킬 후 검증 포함.
BI-RADS
ACR BI-RADS 5판 렉시콘을 유방촬영, 초음파, MRI에 적용하는 방법을 설명합니다. 키네틱 커브 분석, 다중 소견 지원, PACS 바로 복사 기능을 제공하는 무료 구조화 리포트 생성기.
medsci-skills
Wisconsin 유방암, BCG 백신 메타분석, NHANES 비만 — 세 개의 공개 데이터셋을 MedSci Skills로 돌렸습니다. 각각 완전한 원고, 출판용 Figure, 보고 준수 감사, 발표 슬라이드를 생성했습니다.
claude-code
코딩 배경 없는 영상의학과 전공의가 체계적 문헌고찰, 원고 작성, 통계 분석을 자동화하는 오픈소스 툴킷을 만들었습니다 — Claude Code와 도메인 전문성만으로.
STROBE
무료 오픈소스 AI 도구를 사용해 관찰 연구 원고를 STROBE 체크리스트 22개 항목 전체에 맞춰 감사하는 방법을 알아봅니다. 예시가 포함된 단계별 가이드.
TI-RADS
ACR TI-RADS, K-TIRADS, EU-TIRADS 점수 체계를 활용한 갑상선 결절 평가 방법을 알아봅니다. 구조화 보고 기능이 포함된 무료 온라인 계산기.
announcement
Aperivue를 소개합니다 — 의료영상과 영상의학 AI를 위한 더 스마트한 도구를 만듭니다.
medical-ai
부산의 한 영상의학과 클리닉이 완전히 AI 통합된 유방 영상 워크플로우를 구축했습니다. 이것은 임상 AI 도입의 미래에 대해 무엇을 말해주는가?
deep-learning
AI 시스템이 영상의학과 의사를 능가한다는 주장이 계속되고 있지만, 임상 현장에서 '더 낫다'는 것은 실제로 무엇을 의미할까요? 벤치마크가 놓치는 뉘앙스에 대한 영상의학과 의사의 시각.
opinion
의학 훈련이 복잡한 시스템에서 전문성의 본질에 대해 드러내는 것 — 그리고 왜 공식은 의학과 투자 모두에서 실패하는가.