00. 소개

📌 NVIDIA와 GIST 인공지능연구소가 참여하여 진행하는 “2020 꿈꾸는아이(AI) 헬스케어 해커톤(이하 헬스케어 해커톤)”은 AI기술을 활용하여 COVID-19와 같은 바이러스 확산을 예측, 최소화 및 차단하는데 도움이 되기 위한 문제를 GIST-NVIDIA에서 출제하였으며, 본 헬스케어 해커톤을 통하여 관련 솔루션을 발굴하기 위한 목적으로 진행합니다.


01. 헬스케어 해커톤 참가신청 안내

가. 3가지 문제중 1개 문제를 선택하여 “2020 꿈꾸는아이(AI) 헬스케어 해커톤” 참가 신청서를 작성합니다.

1번	Covid19에 대한 의료 진단 챌린지
2번	공공 서비스 지역에 대한 국민 건강 감시 챌린지
3번	헬스케어 부분 오픈 경진대회

나. 헬스케어 해커톤 참가신청서 제출마감은 10월 30일(금) 24시 정각까지 입니다.

02. 예선 참가팀 선정 및 사전교육

가. 서류 심사 및 예선 참여팀 선정: 2020년 10월 30일 금요일에 홈페이지 및 개별 안내
    (※ 일정은 변동될 수 있음.)
나. 예선 참가팀은 GIST-NVIDIA의 온라인 사전교육을 통해 문제리스트 및 진행방법을 교육받습니다.
다. 사전 교육: 2020년 11월 02일(월) ~ 03일(화)
    (※ 일정은 변동될 수 있음.)


03. 예선 진행

가. 참가 팀별로 GIST-NVIDIA에서 제공하는 개발환경(가상 클라우드 플랫폼)을 기반으로 선택한 문제를 해결합니다. 참가 팀은 대회규칙을 준수해서 예선을 진행해야 합니다.
나. 해결한 문제는 제출 마감일(추후 공지)까지 제출해야 하며, 마감일 전까지는 언제든지 수정할 수 있습니다.
다. 예선 진행: 2020년 11월 04일(수) ~ 13일(금)
    (※ 일정은 변동될 수 있음.)


04. 예선 심사 및 본선 진출팀 선정

가. GIST-NIVIDIA 전문 심사위원회가 제출된 각 팀별 솔루션을 심사하여 본선진출 8팀을 선정합니다.
나. 본선 진출팀: 2020년 11월 20일(금요일)에 홈페이지 및 개별 안내
    (※ 일정은 변동될 수 있음.)


05. 헬스케어 해커톤 참가신청서 작성시 주의사항

가. 참가 인원 구성은 팀장 포함 최소 3인부터 최대 5명까지 가능하며, 대표자 아이디(팀당 ID 1개)로만 신청해야 합니다.
나. 참가신청서 작성 중 제시된 문제에 대한 솔루션제안, AI 프레임워크와 모델에 대한 설명, Dataset Description 데이터셋 설명, 솔루션을 만들기 위해 사용한 컴퓨팅 자원 리소스 정보가 필요합니다. 해당 정보는 참가팀을 평가하기 위한 꼭 필요한 항목입니다. 정확하게 작성해주시기 바랍니다.


06. 헬스케어 해커톤 참가신청서 관련 문의

가. 참가신청서 관련 문의 : 등록과 관련한 문의는 공지된 ( Slack(슬랙)을 이용하시기 바랍니다.
    1. Slack 회원가입을 합니다. (※구글계정 있을시 연동가능 )
    2. Slack계정 생성 후 DreamAIHealthcare Slack 워크스페이스에 가입을 합니다.
나. 예선 관련 문의 : 광주과학기술원 인공지능연구소 담당자 e-mail info@giai.kr (e-mail only)

∙ Q1 : Covid19에 대한 의료 진단 챌린지


- 방사선 전문의들은 2019년 코로나 바이러스 질병 (COVID-19) 유행이 확산되는 것을 지켜 보았습니다. 방사선학 문헌에서 Covid-19 환자가 폐렴을 앓고있고, CT / X- 레이 의료 영상의 진단소견으로 COVID-19 진단에 중추적 역할을 할 것으로 예상했습니다. 기침은 COVID-19의 주요 증상 중 하나입니다. 따라서 코로나 환자의 기침 등 음성 (오디오) 데이터는 인공지능 기술 적용 후 COVID-19 양성 사례를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하나의 정보 소스 (이미지 / 오디오)에서 개별 모델을 사용하는 것이 일반적이지만 이미지와 오디오를 동시에 통합하는 DL 파이프 라인을 구축하면 정확도가 향상되어 진단이 개선 될 수 있습니다.

이 과제의 목적은 COVID-19의 빠르고 정확한 진단을 위해 교차 방식 (이미지 및 오디오)의 사용을 입증하는 것입니다. 연결된 장치에 이러한 모델을 배포하여 원격으로 사람들을 진단하여 추가 전송을 줄이고 진단 및 건강 관리 센터에서 대량 수집 중에 치명적인 전송을 추가로 억제합니다.


🚩 Reference Dataset

1️⃣ ChestXray14 (112000 images of 14 diseased and normal CXR images)
https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC

2️⃣ RSNA Pneumonia Detection Challenge’
https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/data

3️⃣ Chest X-Ray Images Pneumonia
https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia

4️⃣ COVID-19 Image
https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

5️⃣ Audio Dataset
https://github.com/iiscleap/Coswara-Data
https://www.covid-19-sounds.org/en/
https://github.com/virufy/covid

6️⃣ Other
https://github.com/haydengunraj/COVIDNet-CT
https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

These are links to sample dataset for reference purpose only. Participants are free to use these or other datasets after studying respective licenses

🚩 Prior Work/Reference

1️⃣ https://www.quantib.com/blog/ai-for-covid-19-radiology
2️⃣ https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200905
3️⃣ https://arxiv.org/pdf/2003.09871.pdf








∙ Q2 : 공공 서비스 지역에 대한 국민 건강 감시 챌린지

- 사회적 거리두기를 강화하려면 CCTV등에서 군중에 대한 정보 수집 또는 추적 등과 같은 의심스러운 시나리오(마스크 미착용, 접촉, 기침 반복 여부, 마스크를 만짐 등) 를 모니터링하는 것이 중요합니다. AI (Convolution Neural Network)의 사용은 기존의 컴퓨터 비전 기술을 능가했으며 이러한 패턴 인식을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 문제 설명의 목적은 카메라, 위성, 드론, 소셜 플랫폼과 같은 입력 소스에서 다른 패턴을 찾아서 코로나 19 확산을 막거나 추적하기 위해 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움이되는 것입니다. 실시간 경보 시스템을 통한 사전 시각화는 바이러스 확산을 통제하기 위해 필요한 조치에 대한 솔루션에 통합되어야합니다.


🚩 Reference Dataset

1️⃣ Flu recognition Dataset
https://web.bii.a-star.edu.sg/~chengli/FluRecognition.htm

2️⃣ Mask Detection Dataset
https://www.kaggle.com/andrewmvd/face-mask-detection

3️⃣ Human Action dataset
https://www.csc.kth.se/cvap/actions/

4️⃣ Human tracking and surveillance
http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2016/a.html

5️⃣ Human Object Detection and Segmentation
https://storage.googleapis.com/openimages/web/download.html

6️⃣ Pascal-VOC, MS-COCO
https://deepai.org/dataset/pascal-voc
https://cocodataset.org/

These are links to sample dataset for reference purpose only. Participants are free to use these or other datasets after studying respective licenses

🚩 Prior Work/Reference

1️⃣ https://nanonets.com/blog/ crowd-counting-review
2️⃣ https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/building-crowdcounting-model-python










∙ Q3 : 헬스케어 부분 오픈 문제

- 참가자는 헬스케어 분야에 대해서 해결해야할 문제를 정의하고, 이 문제를 해결하기 위해 사용할 데이터셋, 기존 연구를 기술해야 합니다.

예시는 다음과 같습니다.
∙ 빅데이터 기반 감염병의 발병을 식별, 추적 및 예측합니다.
∙ 신약 발견으로 이어지는 약물 재창출 등의 인공지능 기법을 개발합니다.
∙ 헬스케어와 관련한 환자/의사간 대화의 챗봇/음성인식/합성 솔루션을 개발합니다.
∙ 인공지능을 이용하여 감염병에 감염된 환자와 정상인을 식별합니다.
∙ 펜데믹 상황을 극복하기 위하여 병원에서의 음식의 무인 조리 및 무인 살균, 무인 배달을 위한 로봇을 개발합니다.
∙ 드론을 적소에 배치하여 펜데믹 상황을 모니터링하고 조기 경고 및 감염된 지역에 구호물자와 의료 용품을 제공합니다.

또한, 참가자는 예선 가이드라인을 따라야하며 문제 정의와 해결시 소스코드와 데이터셋과 관련한 저작권이나 특허 침해 등의 문제가 없어야 합니다.

1. 등록 관련

Q. 참가신청서를 제출했는데 상태가 보류 중으로 표시됩니다.
A. 참가신청서를 제출을 하면 우선 보류 상태입니다. 참가신청서가 제출 된 후 검토자는 제출 과정을 거쳐 등록 중에 입력 된 세부 정보에 따라 제출을 수락/거부합니다. 하루 이상이 걸릴 수 있으므로 기다려주시기 바랍니다. 신청이 며칠 내에 수락되지 않거나 거부되는 경우 슬랙채널에 문의해주시기 바랍니다.

Q. 참가신청서 양식은 제출 된 위치에 대한 링크를 요청합니다. 링크는 무엇을 의미합니까?
A. AI 솔루션 (ex. jupyter 노트북, 데이터 세트, 프레젠테이션 등)은 참가신청서 폼내에 모두 작성이 어렵습니다. 이 모든 것을 github, Google 드라이브, Dropbox 등에 넣고 해당 링크를 제공해주시기 바랍니다. 또한, 해당 링크의 외부 접근 권한이 없으면 심사위원이 참가자가 제출 한 내용을 평가할 수 없습니다. 작성시 권한여부를 다시한번 확인해주시기 바랍니다.

Q. 등록 후 참가신청서를 다시 제출할 수 있습니까?
A. 예, 마감일(10월23일) 전까지 몇 번이든 할 수 있습니다. 대신 제출 된 Google 양식을 편집하려면 링크를 꼭 저장하십시오.



2. 평가 피드백 관련
Q. 예선 및 메인 이벤트에서 제출한 솔루션이 우승하지 못한 이유에 대한 설명이 제공 되나요?
A. 신청서 및 최종 솔루션 제출은 여러 검토 자에 의해 평가되고 그들의 의견은 문서화됩니다. 필요한 경우 주최자에게 질문을 할 수 있으며 사례별로 제공 할 수 있습니다. 검토팀과 심사 위원은이 분야의 전문가들이며 그들의 결정은 최종 결정으로 간주됩니다.



3. 팀 구성 관련

Q. 참여에 필요한 최소 및 최대 팀원 수는 얼마입니까?
A. 팀원은 원활한 진행을 위해 최소 3 명에서 최대 5 명까지 인원으로 구성하실 수 있습니다. (팀 리더 포함).

Q. 예선 종료시 제출한 솔루션은 누가 소유합니까?
A. 참여 팀이 솔루션을 소유합니다. 하지만 모든 참가자는 평가 등을 위해서 솔루션을 주최 측에 공유해야합니다. 그리고 GIST와 NVIDIA는 2020 드림아이 헬스케어 종목 우승자 애플리케이션 / 솔루션을 홍보 등의 목적으로 사용할 권리가 있습니다.

Q. 누가 이 2020 드림아이(AI) 헬스케어 종목에 참가할 수 있습니까?
A. 해커톤은 대학, 연구소의 연구원, 학자, 신생 기업 및 산업체에 모두 개방되어 있습니다.



4. 평가 기준

제출물은 검토 자와 심사 위원이 다음과 같은 평가 기준에 따라 심사합니다.
∙ 상황 관련성 : COVID-19 관련 국가의 의료 관련 문제 해결에 큰 영향을 미치는지 여부
∙ 기술적 우월성 : 최신 기술 및 트렌드 사용, 더 나은 성능 및 정확성을 갖는지 여부
∙ 혁신 지수 : 연구 지수가 높고 고유한 솔루션이 될 가능성이있는 혁신적인 해결방법인지 여부
∙ 실행 가능성 : 솔루션은 솔루션 비용, 기존 인프라로의 손쉬운 통합 및 현장에서의 손쉬운 배포를 고려하여 실제 시나리오에서 실질적으로 실행 가능한지 여부



5. 신청서 작성시 주의사항

가. 제안하는 솔루션에 대해서 도표, 이미지 등이 포함된 구체적으로 작성한 문서의 구글 Docs의 문서 공유 링크를 공유해주시기바랍니다. 솔루션에는, 데이터 활용, 인공지능 프레임워크, 모델, 학습 방법론,구체적인 정보를 제공해야 합니다. 또한 사용할 오픈소스/인하우스 코드/ 라이브러리 등의 정보도 기술하시기 바랍니다.

나. 가등록 상태에서는 입력창에 드림아이 해카톤 홈페이지 https://dreamai.kr 를 입력하시고 등록을 진행하시기 바랍니다.
이후 등록마감일 전까지 문서 작업 완료후 구글 Docs 링크를 공유하면 됩니다.

다. 다음의 문서의 template을 참고하여 작성하면 됩니다.

참가신청서

∙ This hackathon is conducted to discover solutions that help predict, minimize and block the spread of viruses such as COVID-19 using AI technology.

∙ Close application : October 30, 2020
∙ Annoucement : October 30, 2020
∙ Qualifier startup : November 02, 2020
∙ Bootcamp : November 02, 2020 ~ November 03, 2020 (Time changeable)
∙ Qualifier endup & pick teams to Main event : November 20, 2020
∙ Main event : In November, 2020
※ The schedule is subject to change due to Corona 19.
∙ host : GITCT, GIST Institute for Artificial Intelligence, NVIDIA
∙ Registration : Anyone in Korea

∙ How to participate : Application form provided on the GIST Artificial Intelligence Research Center website
∙ Required Documents : Application form in Google form
∙ Enrollment close : ~ Oct.30
∙ Review Process & annoucement : Oct-30, 2020
homepage annoucement & Individual text notification
∙ Inquiries regarding the application form : For inquiries regarding registration, please use the announced slack channel.
( DREAM_AI_slack Channel )

∙ Inquiries : GIST Institute for Artificial Intelligence manager e-mail info@giai.kr (e-mail only)

01. Check the Hackathon Problem Statement
∙ Go to the NVIDIA Hackathon information page and check the schedule and information

02. Application for participation
∙ Click the application button at the bottom of the contest information page and fill out the application form (Google Form)
∙ Form a team and participate in the competition under the name of the team leader and create an e-mail account for the team leader
∙ Fill out participation documents such as terms of use and information use agreement
∙ Team should compromise of minimum 3 and maximum 5 members (Including the Team Lead, (1 ID per team))
※ Precautions when filling out the application form (Google Form): Suggestions for solutions to the problems presented during the application form (Google Form), descriptions of AI frameworks and models, Dataset Description data set description, computing resource resource information used to create the solution Is required.
As the 2020 DREAM_AI Healthcare Hackathon participating teams are selected through the written solution proposal, accurate information is required.

03. Problem Statement selection
∙ Selected participating teams check the problem list and detailed information through the boot camp
∙ Select one questions presented and proceed with the competition

04. Problem solving and project submission
∙ Proceed to solve problems for each task within the development environment (virtual cloud platform) provided for each team (comply with the competition rules)
∙ Submit results only for tasks completed within the period
※ Strict submission time required

05. Check results and announce rankings
∙ After the submission deadline, GIST and NVIDIA's expert team will review the results and select 8 teams.

∙ Q1 : Medical Diagnosis challenge for Covid19
- Radiologists have watched the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic unfold. Radiology literature suggests a pivotal role for CT/X-RAY as CT/X-Ray findings in Covid-19 patient has pneumonia, and hence medical imaging has high sensitivity for diagnosis of COVID-19. The speech (audio) data can help in detecting a COVID-19 positive case after the application of ML techniques. Cough is one of the major symptoms of COVID-19.

While using individual models from one source of information (Image/Audio) is common but building DL pipeline to incorporate both images and audio at same time can result into improvement in accuracy and hence better diagnosis.

The objective of this challenge is to demonstrate usage of cross modality(Image and Audio ) for fast and accurate diagnosis of COVID-19. Deploying these models in connected devices to remotely diagnose people to reduce further transmission and containing the lethal transmission further during mass gathering in diagnostic & health care centers


🚩 Reference Dataset

1️⃣ ChestXray14 (112000 images of 14 diseased and normal CXR images)
https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC

2️⃣ RSNA Pneumonia Detection Challenge’
https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/data

3️⃣ Chest X-Ray Images Pneumonia
https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia

4️⃣ COVID-19 Image
https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

5️⃣ Audio Dataset
https://github.com/iiscleap/Coswara-Data
https://www.covid-19-sounds.org/en/
https://github.com/virufy/covid

6️⃣ Other
https://github.com/haydengunraj/COVIDNet-CT
https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

These are links to sample dataset for reference purpose only. Participants are free to use these or other datasets after studying respective licenses

🚩 Prior Work/Reference

1️⃣ https://www.quantib.com/blog/ai-for-covid-19-radiology
2️⃣ https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200905
3️⃣ https://arxiv.org/pdf/2003.09871.pdf








∙ Q2 : Health Surveillance Challenge for Public Service Area
- To enforce social distancing, it is important to monitor suspicious scenarios like crowd gathering or tracking etc. Usage of AI (Convolution Neural Network) has surpassed traditional Computer Vision techniques and can help automate this pattern recognition. The objective of this problem statement is to find different pattern on input sources like camera, satellite, social platforms which can help identify suspicious activities to stop or track covid-19 spread. Advance visualization with real time alert system should be incorporated into solution to necessary actions by authority to control the spread of virus.


🚩 Reference Dataset

1️⃣ Flu recognition Dataset
https://web.bii.a-star.edu.sg/~chengli/FluRecognition.htm

2️⃣ Mask Detection Dataset
https://www.kaggle.com/andrewmvd/face-mask-detection

3️⃣ Human Action dataset
https://www.csc.kth.se/cvap/actions/

4️⃣ Human tracking and surveillance
http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2016/a.html

5️⃣ Human Object Detection and Segmentation
https://storage.googleapis.com/openimages/web/download.html

6️⃣ Pascal-VOC, MS-COCO
https://deepai.org/dataset/pascal-voc
https://cocodataset.org/

These are links to sample dataset for reference purpose only. Participants are free to use these or other datasets after studying respective licenses

🚩 Prior Work/Reference

1️⃣ https://nanonets.com/blog/ crowd-counting-review
2️⃣ https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/building-crowdcounting-model-python









∙ Q3 : Other/Open House Challenge
Problem Statement

The participants may bring their own problem statement along with datasets and apply with solutions related to Healthcare only with the following priorities (but not limited to):
∙ To identify, track and forecast outbreaks.
∙ To develop the Drug Re-purposing Simulations leading to New Drug Discovery.
∙ To create Chat Bot with multiple regional languages supporting Conversational AI Techniques for Healthcare related activities.
∙ To develop AI based identification of non-complying or infected individuals.
∙ To create, Train and Deploy Robots to sterilize, Deliver Food and Supplies.
∙ To deploy Drones to monitor sites, announce policy measures and to deliver medical supplies in the infected regions/areas.
The participants are expected to make sure they comply with all the guidelines of the Hacakthon including not violating any license for the datasets and source code used while solving the problem statement.

1. Related to Registration form

Q. I submitted my application, but I see the status as pending? What does that mean?
A. After the application is submitted the reviewers goes through the submission and accepts/ declines it based on the details filled during registration. This may take a day so be patient with us. If the application is not accepted or rejected in a days' time, please write back to us on given contact e-mail id info@giai.kr

Q. The registration form is asking for a link to where the submission is. What does link mean?
A. AI solutions will consist of jupyter notebooks, datasets, presentations etc. You can put all these in github, Google drive , Dropbox etc and just provide us with that link. Just make sure you give us access to the same else we will not be able to evaluate your submission.

Q. Can I resubmit a solution after registering?
A. Yes you can do it any number of times till the deadline for the respective round is not over. Please make sure you save the link to edit submitted google form.



2. Related to Acceptance, Rejection or Winners

Q. Will I be given an explanation on why my application did not win in Qualifier and Main event?
A. The application submission gets evaluated by multiple reviewers and their comments are documented. If required, you can ask your queries to organizers and we can provide based on case to case basis. But please note the reviewers and Jury members are experts in this domain and their decision will be considered as final.


3. General Queries

Q. What is the maximum and minimum number of team members required for participation?
A. Team should compromise of minimum 3 and maximum 5 members (Including the Team Lead)

Q. Who owns the solution of the Hackathon?
A. While the participating team owns the solution, all the participants will have to share the solution with host(reviewers and jury). And GIST and NVIDIA will have the right to use the winner application/solution for 2020 DREAM_AI Healthcare Hackathon for promotion and press.

Q. Who can participate in this Hackathon?
A. The hackathon is open to Researchers, Academicians, MSMEs, Startups and Industries having an Korean establishment.

The submissions will be judged on the following metrics by the reviewers and Jury members:
∙ Contextual Relevance: High impact to solving Healthcare related challenges in the country
∙ Technological Superiority: Use of latest technology and trends, better performance and accuracy.
∙ Innovation Quotient: Innovative with high research quotient and potential to become unique solution
∙ Viability: The solution is practically feasible in real world scenario considering the cost to solution, ease of integration into existing infrastructure and easy deployment in the field.


4. Important points to be checked during the application form

∙ For the proposed solution, please share the document sharing link of Google Docs for a specifically written document including diagrams, images, etc. The solution needs to provide data utilization, artificial intelligence framework, model, learning methodology, and specific information. Also, please describe information such as open source/in-house code/library to be used.

∙ In the temporary registration status, enter the DreamAI Hackathon website https://dreamai.kr in the input window and proceed with registration. After completing the document before the registration deadline, you can share the Google Docs link.

∙ You can create it by referring to the following document template.