# 헬스케어 산업 가상 실습 환경 시나리오

## 시나리오 개요
이 실습 환경은 의료 영상 진단 AI 모델을 개발하고 배포하는 과정을 시뮬레이션합니다. 학습자는 X-레이 이미지에서 폐렴을 감지하는 딥러닝 모델을 개발하게 됩니다.

## 학습 목표
- 의료 이미지 데이터 전처리 및 증강 기법 학습
- CNN 기반 의료 진단 모델 구현
- 의료 AI 모델의 성능 평가 및 임상적 유효성 검증
- 규제 준수를 고려한 의료 AI 배포 방법 학습

## 데이터셋
- [ChestX-ray14](https://www.kaggle.com/nih-chest-xrays/data) 데이터셋 활용
- DICOM 형식의 익명화된 의료 영상 샘플

## 실습 단계
1. **데이터 전처리 및 탐색**
   - 의료 영상 데이터 표준화 및 정규화
   - 클래스 불균형 처리 및 데이터 품질 검증

2. **모델 개발**
   - 전이학습을 활용한 의료 영상 분류 모델 구현
   - 모델 해석 가능성 기법 적용 (Grad-CAM 등)

3. **성능 평가**
   - ROC 곡선, 정밀도-재현율 분석
   - 교차 검증을 통한 모델 강건성 평가
   - 의학적 관점에서의 오류 분석

4. **배포 시뮬레이션**
   - HIPAA/GDPR 등 의료 데이터 규제 준수 체크리스트
   - 의료기기 소프트웨어 인증 요구사항 검토
   - 클라우드 기반 보안 배포 아키텍처 구현

## 평가 기준
- 모델 정확도 및 임상적 유의미성
- 의료 환경에 적합한 모델 설명 가능성
- 의료 데이터 보안 및 규제 요구사항 준수도 