김경수Kyungsu Kim
AIBL
의료 인공지능, 인공지능 신호처리
- 논문
- 35
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 0
논문 주제가 비슷한 연구실
KAIST 최윤재 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 62편(T1 29편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 15명, 석사과정 2명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 22명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
15.5 · 47%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 62편
ECG-Agent: On-Device Tool-Calling Agent for ECG Multi-Turn Dialogue
Hyunseung Chung, Jungwoo Oh, Daeun Kyung, Jiho Kim, Yeonsu Kwon, Min-Gyu Kim, Edward Choi
ECG-Reasoning-Benchmark: A Benchmark for Evaluating Clinical Reasoning Capabilities in ECG Interpretation
Jungwoo Oh, Hyunseung Chung, Junhee Lee, Min-Gyu Kim, Hangyul Yoon, Ki Seong Lee, Youngchae Lee, Muhan Yeo, Edward Choi
EHRNote-ChatQA: A Benchmark for Evidence-Grounded Multi-Turn Clinical Question Answering over Longitudinal Discharge Summaries
Jiyoun Kim, Muhan Yeo, Eunhye Jang, Jeewon Yang, Hangyul Yoon, Su Ji Lee, Hee Jo Han, Hee-Jae Jung, Doyun Kwon, Jun Young Lee, Jaehun Lee, Jung-Oh Lee, Sunjun Kweon, Jong Hak Moon, Daseul Kim, Minjae Cho, Edward Choi
Enhancing LLMs' Clinical Reasoning with Real-World Data from a Nationwide Sepsis Registry
Junu Kim, Chaeeun Shim, Sungjin Park, Su Yeon Lee, Gee Young Suh, Chae-Man Lim, Seong Jin Choi, Song Mi Moon, Kyoung-Ho Song, Eu Suk Kim, Hong Bin Kim, Sejoong Kim, Chami Im, Dong-Wan Kang, Yong Soo Kim, Hee-Joon Bae, Sung Yoon Lim, Han-...
Federated Learning for Heterogeneous Electronic Health Record Systems with Cost Effective Participant Selection
Jiyoun Kim, Junu Kim, Kyunghoon Hur, Edward Choi
From Conversation to Query Execution: Benchmarking User and Tool Interactions for EHR Database Agents
Gyubok Lee, Woosog Chay, Heeyoung Kwak, Yeong Hwa Kim, Haanju Yoo, Oksoon Jeong, Meong Hi Son, Edward Choi
H-AdminSim: A Multi-Agent Simulator for Realistic Hospital Administrative Workflows with FHIR Integration
Jun-Min Lee, Meong Hi Son, Edward Choi
HiddenPathQA: A Benchmark for Knowledge Graph Question Answering When Questions Hide Their Paths
Sumin Jo, Edward Choi
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
AIBL
의료 인공지능, 인공지능 신호처리
Health & HCI Lab
협업형 헬스 기술과 LLM 기반 대화형 에이전트를 설계·배포·평가하는 건강정보학·HCI 연구를 수행하며, 공감적 소통을 위한 멀티모달 에이전트, 사회적 고립 개입, 마음챙김 기반 건강 모니터링을 다룹니다.
LESSON Lab
방사선치료를 위한 의료영상 처리, 자동 분할, 치료계획 최적화, 치료 결과 예측과 학습 기반 의료물리 연구
BiLab
의료인공지능, 의료영상처리