Coreline Soft 7日表示，已推出用于人工智能（AI）学习数据的清洗平台“CORE:ALAP（Coreline: AI Labeling & Analysis Platform）”。Coreline Soft基于其所拥有的数据处理和分析技术，发布了CORE:ALAP。公司计划通过这一平台强化AI技术，进一步巩固其在市场中的领先地位。
CORE:ALAP强调在数据收集与预处理过程中最为关键的“标注（Labeling）”技术，旨在强化AI学习数据清洗能力。数据标注是指为了AI学习，对海量数据进行分析，为每条数据赋予正确答案或有意义的信息并加以标准化的工作。尤其在医疗领域，标注数据对于保障患者安全和医疗可靠性至关重要。
CORE:ALAP在长期积累高质量标注数据集并已在医疗现场实现产品商用这一点上，具备差异化竞争力。Coreline Soft在向医疗领域提供多种AI软件的过程中，累计沉淀了约3700万条数据集，并将其应用于AI引擎实现。其中，由Coreline Soft独家持有的非公开数据集占学习数据的比例高达80%。
应用于医疗领域的AI学习用数据，由于获取难度大且原始数据结构复杂，因此不仅数据量，数据质量也被视为决定产品性能的重要指标。Coreline Soft通过与国内外顶级医疗团队合作，以及利用其自主开发、针对标注工作优化的3D作业工具（Tool），将该领域AI的准确度和可信度提升至世界领先水平。
为获取高质量数据，Coreline Soft基于自主开发的框架实现了标注流程自动化。公司还在该框架中引入云技术，通过高效管理AI学习用数据，成功实现了基于海量影像数据的多款AI软件，并通过KLUCAS（大韩民国肺癌筛查项目）获得了产品性能与技术实力方面的认可。
Coreline Soft首席技术官（CTO）Lee Jaeyeon表示：“通过标注自动化，能够快速获取高质量的AI学习用数据，这是Coreline Soft的核心技术竞争力。为进一步高度化这一能力，我们推出了CORE:ALAP”，并称：“今后将以现有技术实力为基础强化AI性能，并逐步整合整个价值链。”
他补充说：“由于原始数据的特性，应用于医疗领域的AI学习用数据在收集与清洗方面比其他行业难度更高，因此向其他行业扩展也将更为容易。我们将以国内及全球供货业绩为基础，迈向以影像数据为基础的AI领域领军企业。”
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