EHR·영상·바이오시료 등 다중 모달 정보를 임베딩으로 표현하고, 강화학습 및 Markov decision process로 약물 강도·조정 정책을 최적화하며, 위험 신호를 설명가능하게 반영하는 약물치료 의사결정 연구입니다.
AKI·패혈증 쇼크·ICU 입실 필요 등 급성 악화 사건을 연속 예측·이상탐지로 감지하고, 시점성을 반영한 경보 체계를 학습하는 연구입니다.
수술 후 여러 기능 영역의 다변량 시계열을 클러스터링하여 회복 패턴 환자군을 구분하고, 급성기 정보만으로 비호의 예후를 조기에 예측하는 연구입니다.