설명가능 의료·심리 멀티모달 인공지능 연구

Explainable Medical and Psychological Multimodal AI

연구 내용

의료영상과 그림·대화 데이터를 결합해 질병·심리 상태를 분류하고, 설명가능 AI로 임상 및 상담 의사결정의 신뢰를 높이는 연구

의료 인공지능과 심리·교육 영역에서 설명가능한 모델을 개발하는 연구를 수행합니다. Spectral domain Optical Coherence Tomography( SD-OCT ) 기반 Convolutional Neural Network 학습을 통해 황반 질환 아형을 분류하고, Grad-CAM 등 시각적 설명을 통해 분류에 기여한 영역을 확인합니다. 동시에 미술치료 그림 평가를 자동화하는 AlphaDAPR 같은 설명가능 전문가 지원 시스템을 구축해 대규모 평가에서의 해석 비용을 줄입니다. 온라인 학습과 협업 그림 분석처럼 사람의 비언어적 데이터도 포함해 멀티모달 근거를 종합하고, 우울·불안 디지털 진단·치료 의료기기 개발 같은 사업화 방향으로 확장합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

2022~2023년에는 의료영상 분류로 연구 축을 형성하며, OCT 기반 황반 질환과 하위 유형을 딥러닝으로 판별하는 성과를 축적했습니다. 같은 기간 설명 가능 근거를 함께 확인하는 흐름으로 모델의 임상 활용성을 보완했습니다. 2024년에는 미술치료 분야로 확장하여 AI 기반 설명가능 전문가 지원 시스템에서 사용자 경험과 신뢰 향상에 초점을 맞추었습니다. 2025~2026년에는 인간지향적 AI 모델과 관계·감정 인사이트를 위한 협업 그림 분석으로 확장되어, 멀티모달 근거 기반의 지원 체계를 강화하고 있습니다. 최근에는 우울·불안 디지털 의료기기 개발 과제로 기술을 구체화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

SD-OCT 기반 질환 분류 보조
설명가능 진단 근거 시각화
그림 기반 심리평가 자동화
상담 지원용 리포트 생성
온라인 학습 협업 피드백
우울·불안 디지털 진단 도구
디지털 치료 중재 보조
비언어 상호작용 패턴 분석
멀티모달 임상 의사결정 지원
인간-인공지능 역할 분담 설계