01참가 자격

  • 의료 인공지능 및 대화형 AI 에이전트 기술에 관심 있는 누구나 참가할 수 있습니다.
  • 개인 또는 팀으로 참가하며, 팀은 팀장을 포함해 최대 4명으로 구성합니다.
  • 한 사람은 하나의 팀에만 소속될 수 있습니다.
  • 모집 규모는 100팀이며, 참가 신청은 공식 Tally 신청서로 접수합니다. 신청서에는 팀원 정보와 연락 가능한 이메일을 정확히 기재해 주세요.

02예선: 고정 LLM 기반 파이프라인

예선에서는 지정된 고정 LLM을 그대로 사용하면서, 그 앞뒤의 추론 파이프라인(프롬프트 구성, 문진·검사 선택 전략, 검색, 후처리 등)을 설계하는 것으로 경쟁합니다.

  • 고정 LLM: openai/gpt-oss-20b (리비전 4d7ae4984b7db7de8f8457170b3f1a419ee76d52). 모든 참가자가 평가 서버에 준비된 동일한 모델을 사용합니다.
  • 모델은 평가 서버에 미리 준비되어 있으므로 모델 파일을 제출하지 않습니다. 제출물은 추론 코드와 정적 자산(검색 인덱스 등)으로만 구성합니다.
  • 고정 LLM의 파인튜닝(LoRA·QLoRA 등 어댑터 학습 포함)과 가중치·어댑터의 제출·로드는 허용되지 않습니다. 평가 서버의 GPU는 고정 LLM 전용입니다.
  • 보조 임베딩 모델은 별도로 제공하지 않습니다. RAG 검색 인덱스나 소형 임베딩 모델 등 추가 구성 요소는 평가 서버의 CPU·RAM 환경에서 제한 시간 안에 동작한다면 자유롭게 포함해 사용할 수 있습니다.
  • 제출한 에이전트는 각 증례마다 고정 LLM을 최소 1회 이상 정상적으로 호출해야 합니다. 정상 호출이란 해당 증례의 정보를 담은 프롬프트로 모델을 호출해 응답을 받는 것을 뜻합니다. 모델 호출이 전혀 없거나 증례와 무관한 호출만 있는 제출물은 요건 미충족으로 무효 처리될 수 있습니다.
  • 모델 출력에 대한 후처리와 규칙 기반 보정은 자유롭게 허용됩니다.
  • 로컬 개발 환경(GPU, 런타임, 정밀도)에는 제한이 없습니다. 안내되는 채점 환경 명세는 서버 동작을 재현하기 위한 참고 정보입니다.

03개발용 API 크레딧

  • 참가자에게는 개발 편의를 위해 5만원 상당의 LLM API 크레딧이 제공됩니다. 제공되는 API 토큰으로 고정 LLM gpt-oss-20b와 채점에 사용되는 GPT 모델을 호출할 수 있습니다.
  • API 토큰은 본 대회 준비 목적으로만 사용할 수 있으며, 그 밖의 용도로 사용하는 것은 금지됩니다.
  • 모든 호출 로그는 운영진이 모니터링합니다. 용도 외 사용이나 비정상적인 사용이 확인되면 크레딧과 토큰은 사전 통보 없이 회수될 수 있습니다.

04데이터 및 외부 자료 사용

파이프라인 개발과 제출물에는 대회 제공 자료 외의 외부 데이터와 외부 LLM API도 활용할 수 있습니다. 다만 사용하는 모든 데이터·모델·도구는 논문 등 연구 출판에 사용할 수 있는 라이선스여야 하며, 출처를 명시할 수 있어야 합니다.

허용

  • 대회 제공 샘플 증례와 자료를 학습·검증·검색·후처리 등 어떤 용도로든 활용
  • 자가 라벨링: 제공 데이터에 참가자가 직접 라벨을 만들어 활용. 수작업·규칙·모델 기반 등 생성 방법에 제한 없음
  • 라벨 생성이나 데이터 가공 단계에서 외부 LLM(상용 API 포함) 사용
  • 연구 출판에 사용 가능한 라이선스의 외부 공개 데이터셋·의학 자료 활용
  • 공개 오픈소스 라이브러리 사용(requirements.txt를 통한 설치)
  • 모델 출력에 대한 후처리·규칙 기반 보정

금지

  • 라이선스가 불분명하거나 연구 출판 이용이 제한된 데이터·모델·도구의 사용
  • 제공 증례의 비식별화된 정보를 외부 자료와 대조해 복원하려는 행위
  • 제출한 추론 코드에서 외부 LLM·외부 API를 호출하는 행위
  • 비공개 평가 증례나 채점 정보를 취득·유출하려는 행위

05재현 가능성과 출처 명시

  • 수상팀의 결과물은 대회 제공 자료와 제출 자료만으로 재현할 수 있어야 하며, 재현이 불가능하면 수상이 취소될 수 있습니다.
  • 자가 라벨링을 사용한 경우 라벨 생성 코드·프롬프트·절차도 재현 대상입니다. 외부 LLM으로 만든 라벨은 생성 코드·프롬프트·사용 모델(버전) 기록과 생성된 라벨 데이터를 제출하는 것으로 재현을 대신하며, 상용 API의 비결정성으로 인한 출력 차이는 문제 삼지 않습니다.
  • 결과물 산출에 사용한 모든 요소(모델·도구·데이터)의 출처와 라이선스를 명확히 기술할 수 있어야 합니다.

06비공개 평가 데이터

  • 제출하는 추론 코드 안에서 전처리·후처리·추론 과정은 자유롭게 구성할 수 있습니다.
  • 비공개 평가 증례를 이용한 추가 학습, 모델 튜닝, 의사 라벨링(pseudo-labeling) 등 모델이나 규칙을 갱신하는 행위는 허용되지 않습니다.
  • 각 증례는 서로 독립적으로 진료·예측해야 합니다. 한 증례 안에서 문진·진찰·검사를 반복하고 정보를 종합하는 것은 허용되지만, 다른 증례의 정보·예측값·통계를 활용해 예측을 만들거나 보정하는 것은 허용되지 않습니다.

07본선

  • 본선에서는 고정 LLM 제한이 해제되어, 파인튜닝한 모델을 포함해 자유롭게 모델을 제출할 수 있습니다.
  • 제출하는 모델은 VRAM 20GB 이하의 GPU 메모리에서 로드·실행되어야 합니다.
  • 본선에서는 모델·코드와 함께 접근 방법과 결과를 정리한 발표 자료(PPT)를 제출해야 합니다.
  • 데이터·외부 자료 사용 규칙(04)과 재현 가능성·출처 명시 의무(05)는 본선에도 동일하게 적용됩니다.
  • 본선 제출 형식과 평가 방식은 본선 진출팀에 별도 안내합니다.

08검증 자료 제출

예선 종료 후 본선 진출 대상팀은 안내되는 양식에 맞춰 검증 자료를 기한 내에 aisnubh@gmail.com으로 제출합니다.

  • 예선 점수를 재현할 수 있는 코드와 실행 방법(자가 라벨링에 사용한 라벨 생성 코드·프롬프트 포함)
  • 결과물 산출에 사용한 요소(모델·도구·데이터)의 출처와 라이선스 명세
  • 팀 구성원 정보(성명·생년월일·성별·현재 소속)

09유의 사항

  • 1일 최대 제출 횟수: 1회
  • 사용 가능 언어: Python
  • 제출 파일과 텍스트 출력은 UTF-8 인코딩을 사용합니다.
  • 예선 종료 시점의 점수는 최종 순위가 아니며, 검증 자료 확인 후 본선 진출팀과 최종 수상팀이 확정됩니다.
  • 코드 제출 기능을 악용해 평가 데이터를 유출하려는 시도가 발견되면 즉시 실격 처리됩니다.
  • 다른 팀의 계정·코드·API 토큰에 접근하거나 비공개 증례를 외부로 반출하는 등 부정행위가 확인되면 실격 및 수상 취소 대상이 됩니다.
  • 제출 마감 시각과 세부 운영 규정은 예선 시작 전에 참가자 가이드로 안내합니다.