제2회 Medical AI (MAI) 경진대회

1. 리더보드

• 평가 산식
• CD (Cosine Distance) : 각 reference–variant 쌍의 임베딩 벡터 간 코사인 거리의 평균값
• CDD (Cosine Distance Difference) : 병적(Pathogenic) 변이와 양성(Benign) 변이 간의 평균 코사인 거리 차이
• PCC (Pearson Correlation Coefficient) : 각 reference 서열에 대해 변이 개수 증가에 따른 피어슨 상관계수

• Public score : 전체 테스트 데이터 중 사전 샘플링된 30%
• Private score : 전체 테스트 데이터 100%

2. 평가 방식

• 1차 평가 : 리더보드 Private Score 상위 6팀 선발
• 2차 평가 : Private Score 상위 6팀 대상 코드 및 PPT 제출 후 코드 검증 및 오프라인 발표 평가 진행
• 2차 평가 기준