의료진은 AI 모델이 필요하지만, 서버·코드·환경 구성은 부담입니다.
SSH·CLI·하이퍼파라미터 코드 없이 버튼과 폼으로 학습을 시작합니다.
무거운 학습·추론은 GPU 서버가 처리하고, 의료진은 웹 UI만 사용합니다.
긴 수술 영상도 keyframe 부분 디코딩으로 효율적으로 처리합니다.
데이터셋 업로드부터 모델 저장·추론까지 한 흐름으로.
이미지·동영상을 드래그&드롭으로 업로드하고 데이터셋으로 정리.
프레임 분류, 폴립 등 병변·도구 객체 탐지 모델 학습.
해부학적 구조·병변 분할(segmentation) 모델 학습·추론.
수술 phase 인식, 도구·동작 인식 등 비디오 태스크 지원.
학습 진행 상태를 WebSocket으로 실시간 확인.
완료된 모델은 자동 등록 → 추론 페이지에서 결과 오버레이 영상 다운로드.
데이터셋 → 학습 → 추론
이미지·동영상을 업로드해 데이터셋을 구성합니다.
태스크·베이스 모델·하이퍼파라미터를 고르고 시작 버튼.
저장된 모델로 새 영상을 추론하고 오버레이 결과를 받습니다.
검증된 학습·서빙 스택 위에 의료진용 웹 UI를 더했습니다.
※ MedAI Trainer 는 연구·교육용 소프트웨어로, 진단·치료 목적의 의료기기가 아닙니다. 환자 영상은 기관 내부에서만 다뤄야 합니다.