비침습 임상 예측을 통한 호흡기·감염성 질환 및 암 예후 모델

Non-invasive Clinical Prediction Models for Respiratory/Infectious Diseases and Cancer Prognosis

연구 내용

호흡기 질환·감염성 질환 및 암의 임상 예후를 비침습 또는 최소침습 정보 기반으로 예측하기 위한 AI 모델을 개발하는 연구

비침습 또는 제한된 생체정보를 입력으로 하여 질환 발생 가능성과 장기 예후를 예측하는 AI 모델을 구축합니다. 미숙아 호흡곤란 증후군 예측에서는 임상 변수와 검사 정보를 결합해 다층 딥뉴럴네트워크와 앙상블 전략으로 불필요한 처치를 줄이도록 설계합니다. COVID-19에서는 기침 소리의 분류 한계를 평가하고, 스마트워치 심박 시계열에 대해 Transformer 기반 모델로 증상 전 진단 가능성을 검토합니다. 또한 위암 수술 후 생존 예측과 만성 B형간염 환자에서 항바이러스 치료 이후의 간세포암 발생 위험 예측을 위해 시간가변 변수를 반영한 부스팅/로그다중 모델 및 앙상블을 적용하고 웹 기반 예측 도구를 제공합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

2023년에는 호흡기 질환과 감염성 질환을 중심으로, 미숙아 호흡곤란 증후군의 발생 예측과 함께 다기관 코호트 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축하고 웹 접근형 도구로 확장했습니다. 같은 시기 위암 수술 후 장기 생존 예측에서는 영양 및 체형 지표의 시간가변 정보를 포함하도록 입력 설계를 고도화하고 다중 검증을 통해 일반화 성능을 확인했습니다. 2023~2024년에는 COVID-19에 대해 기침 소리 기반 모델의 변이 대응 한계를 장기 관찰 설계로 점검하고, 스마트워치 심박 시계열에서 증상 전 진단을 위한 Transformer 기반 구조를 적용했습니다. 2024년에는 만성 B형간염 환자에서 치료 5년 이후 간세포암 발생 위험 예측으로 범위를 확장하고 웹 기반 위험 계산기를 구현했습니다.

활용 가능성

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

미숙아 호흡곤란 증후군 예측
증상 전 COVID-19 진단 보조
기침 소리 기반 진단 성능 점검
위암 수술 후 생존 예측
간세포암 발생 위험도 예측
웹 기반 임상 예측 도구
개인화 위험도 산출
시간가변 임상 변수 모델링
다기관 데이터 검증 설계
질환 감시를 위한 리스크 스트래티피케이션