Applied AI Engineer
building production-ready
clinical systems.
프로덕션 레디
임상 AI 시스템을
구축합니다.
AI Project Lead & Senior Software Engineer with 3+ years of clinical Bio-IT experience. I own the full product lifecycle — from clinical requirement gathering to production deployment — delivering patented AI innovations with measurable clinical impact. 임상 Bio-IT 3년 이상 경력의 AI 프로젝트 리드 & 시니어 소프트웨어 엔지니어입니다. 임상 요구사항 수집부터 프로덕션 배포까지 전체 제품 주기를 책임지며, 특허받은 AI 혁신으로 측정 가능한 임상적 성과를 제공합니다.
Technologies I use in production clinical software 실제 임상 소프트웨어에서 사용하는 기술들
End-to-end clinical AI product leadership. 임상 AI 제품의 엔드투엔드 리더십.
From requirements to deployment.요구사항에서 배포까지.
I gather clinical requirements from pathologists, define system architecture, manage development pipelines, and ensure regulatory compliance (CE-IVDR/MFDS). Every decision connects the clinical user's need to the engineering output. 병리학자에게 임상 요구사항을 수집하고, 시스템 아키텍처를 정의하며, 개발 파이프라인을 관리하고, 규제 준수(CE-IVDR/MFDS)를 보장합니다. 모든 결정은 임상 사용자의 필요와 공학적 결과물을 연결합니다.
Patented models, production performance.특허 모델, 프로덕션 성능.
Designed and patented core signal-processing algorithms delivering clinical-grade results: >0.99 AUC for MSI prediction, >99.5% accuracy for cell recognition, 2–10× signal resolution improvements versus prior art. MSI 예측 >0.99 AUC, 세포 인식 >99.5% 정확도, 기존 대비 2–10× 신호 해상도 개선이라는 임상 등급 결과를 달성한 핵심 신호 처리 알고리즘을 설계하고 특허를 취득했습니다.
Desktop + AI + compliance as one system.데스크톱, AI, 규제 준수를 하나로.
Expert in C#–Python integration, Qt/WinForms desktop engineering, ML inference pipelines, MariaDB secure data management, and medical-grade cybersecurity across Linux and Windows environments. C#–Python 통합, Qt/WinForms 데스크톱 엔지니어링, ML 추론 파이프라인, MariaDB 보안 데이터 관리, Linux/Windows 환경의 의료 등급 사이버보안 전문가입니다.
Three projects I would show first 가장 먼저 보여줄 세 가지 프로젝트
Canopus SW
MSI diagnostic platform — full lifecycle ownership from clinical requirements to production deployment. >0.99 AUC, patented algorithms.MSI 진단 플랫폼 — 임상 요구사항에서 프로덕션 배포까지 전체 주기 책임. >0.99 AUC, 특허 알고리즘.
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CGT AI Pipeline
Deep-learning cell recognition system with >99.5% accuracy. Full pipeline from microscopy input to quantitative clinical output.딥러닝 기반 세포 인식 시스템, >99.5% 정확도. 현미경 입력에서 정량적 임상 출력까지 전체 파이프라인.
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MSI Prediction Model
Tm histogram feature extraction, score-based MSI classification. Near-perfect AUC on clinical validation cohort.Tm 히스토그램 특성 추출, 점수 기반 MSI 분류. 임상 검증 코호트에서 거의 완벽한 AUC 달성.
Open project프로젝트 열기See Canopus SW in actionCanopus SW를 직접 확인하세요
Clinical-grade software in a real workflow실제 워크플로의 임상 등급 소프트웨어
- Application startup and dashboard polish애플리케이션 실행 및 대시보드 완성도
- Sample selection and MSI score visualization샘플 선택 및 MSI 점수 시각화
- AI classification result and confidence displayAI 분류 결과 및 신뢰도 표시
- One-click PDF report generation for clinicians임상의를 위한 원클릭 PDF 보고서 생성