Digital Twin–Based AI Precision Medicine for Stroke
연구 내용
임상·생체·영상 데이터를 통합한 디지털 트윈 기반 AI 모델로 뇌졸중 환자 맞춤 의사결정 체계를 구축하는 연구
본 연구는 다차원 임상 데이터와 영상 정보를 통합하여 뇌졸중 환자의 디지털 트윈을 구축하고, 이를 기반으로 진단과 치료 전략을 제안하는 AI 모델을 개발합니다. 사용자군별 인터페이스를 구성하여 의료진, 환자, 응급구조 체계에서 활용 가능한 구조를 마련하고, 데이터 표준화와 전향적 수집을 통해 모델의 적용성을 확보합니다. AI 기반 예측 모듈을 디지털 트윈에 연동하여 경과 추정, 치료 반응 예측, 위험도 평가 등 임상 의사결정을 지원하는 체계로 확장합니다. 메타버스와 AR 요소를 결합해 상호작용 기반 시뮬레이션 환경을 제공하는 방식으로 적용 범위를 확대합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기 연구는 임상 데이터 수집과 전처리를 중심으로 디지털 트윈 구축의 기반을 마련하는 방향으로 진행되었습니다. 이후 인터페이스 설계와 데이터 구조 표준화를 통해 사용자별 적용 환경을 구현하였고, AI 모듈을 결합하여 치료 반응 예측과 시뮬레이션 기능을 강화하였습니다. 최근에는 전향적 환자 데이터 구축을 바탕으로 실제 임상 적용을 시작하며 정밀 의료 기반 의사결정 체계로 발전하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
다차원 데이터를 이용한 디지털 트윈 기반 AI 의료 서비스 개발과 적용