본 연구에서는 다양한 디지털 활용기술을 겸비한 뇌·첨단의공학 분야 디지털바이오 융합 인재 양성을 위해 ‘디지털바이오 과학’협동 과정인 계명대학교 교육과정 신설 및 전신염증매개 알츠하이머병 예측 및 메커니즘 분석 연관 연구과제 수행을 목표로 한다.
뇌·첨단의공학 분야의 난제 중 하나인 알츠하이머병을 극복하기 위해 전신염증매개 알츠하이머병 예측 및 메커니즘 분석 연구(1세부: 디지털 활용기술 기반 전신염증매개 알츠하이머병 병인 규명 및 치료 표적 발굴, 2세부: 헬스케어 빅데이터 및 멀티오믹스 인공지능 분석 기반 알츠하이머병 발생 예측 모델 개발, 3세부: 디지털 활용기술 기반 전신염증매개 알츠하이머병 뇌 미생물 불균형 특성 규명, 4세부: 알츠하이머병 뇌 구역별 맞춤형 치료를 위한 DDS-AI 융합 플랫폼 구축)를 수행하고자 한다.
최종 목표
- 생체신호 빅데이터 큐레이션 플랫폼 개발 및 검증
세부 목표
(1) 생체신호 데이터 수집 tool 개발
(2) 스마트 데이터 큐레이션 및 품질평가 알고리즘 개발 및 검증
(3) 생체신호 정제 데이터 큐레이션(50,000건 이상)
(4) 스마트 큐레이션 플랫폼 서비스 개발 및 상용화
효과적인 감염병 대응을 위한 홈ㆍ생활치료센터의 비대면 환자 감염활동추론(IAI) 및 보호관리SW 기술 개발
과학기술정보통신부
연구목표
스마트 비대면 자가격리자 · 경증 환자 보호관리 HW/SW 플랫폼 구축 및 실증
- 생활치료센터의 경증환자 및 자가격리자의 상시 모니터링과 보호 관리를 위한 비대면 환자 감염활동 추론 기술 기반 음압이동병상 플랫폼 및 환자 보호관리 플랫폼을 구축 개발함
- (감염활동 추론, 예측 보호관리 기술) 생체신호, 문진, 열화상, 음성데이터를 활용해 감염 중증도, 행동 이상, 상태 악화 예측을 수행하는 인공지능 기술을 개발하고 이를 활용한 감염활동 추론 및 예측 등을 통한 환자 상시대응 보호관리 기술개발
- (환자 보호관리 서비스 관제 시스템) 개발 기술을 활용해 환자를 보호관리하는 서비스 플랫폼을 운영하기 위한 서버 시스템 형태의 서비스 관제 시스템 개발
- (음압이동병상 플랫폼) 상태 악화가 예측되는 환자를 대상으로 읍압 병동으로 이동 중 환자 상태를 모니터링할 수 있는 이동형 생활치료센터 플랫폼 개발
- (자가격리자/경증 환자 감염활동 추론 및 보호관리 플랫폼) 환자 상태를 상시 모니터링하고 신체활동 및 정신건강 상태를 조기 진단함으로써, 자가격리에서부터 음압병동까지 이어질 수 있는 감염활동의 전주기를 케어할 수 있는 환자 보호관리 서비스 플랫폼 개발
- (임상실증) 개발 서비스 플랫폼에 대한 수요처 현장 실제 적용 및 사용자 피드백을 통한 기능 보완·확장
연구 목표
신경계 중환자들은 다른 중환자들과는 달리 모니터링 지표가 다르며 특히 뇌의 기능을 반영하는 다른 모니터링 지표를 이용할 필요가 있음.현재 국내외 가장 많이 사용되고 있는 중환자실 입실 환자의 중증도 평가 도구 및 사망률 예측 지표점수에서 신경계 중환자실이나 신경계 환자들이 차지 하는 비율이 없거나 적음.이에 중환자에서 신경학적 예후 예측을 할 수 있는 모델을 만들어서 실제 임상에 적용하여 중환자 치료에 적용하고자 함.
연구 내용
중환자실 재원환자 신경학적 상태 실시간 예측 모델 개발- 중환자실 환자 신경학적 악화 예측신경계 중환자 특화 합병증 및 주요지표 예측 모델 개발- 신경계 중환자 지표예측
I: 중환자실 내 사망률 예측- 신경계 중환자 지표예측
II: 중환자실 치료기간 예측- 신경계 중환자 삼투압요법시 급성신장손상 예측- 신경계 중환자 발관성공 예측신생아대상 신경학적 합병증 및 예후 예측 모델 개발- 조산아에서 뇌실내출혈 발생과 뇌신경발달지연 예측
산모와 태아의 안전한 분만을 위한 혁신적인 의료기기 개발 및 K-MFDB 구축을 통한 다기관 실증
[산모와 태아의 안전한 분만을 위한 혁신적인 의료기기 개발 및 임상적용]본 연구는 분만 진통 중/ 분만 중/ 분만 후에 산모와 태아의 안전한 분만을 위해 - 인공지능 기반으로 한 분만 전후 합병증 위험을 미리 알리는 조기경보시스템을 개발하여 고위험군에 대한 대응 전략을 구축하고,- 성공적인 분만 및 안전한 산모의 예후를 위한 의료기기를 개발하여 임상 현장에...
분만
의료기기
다기관 데이터
합병증
예측
2
협동|
2022년 12월-2026년 12월
|130,000,000원
기계학습 알고리즘 기반 데이터 유효성 및 유용성 검증
본 과제는 웨어러블 및 의료기기에서 나오는 생체신호 데이터를 모아, 표준화된 방식으로 정제·품질평가해 공개 가능한 빅데이터 플랫폼을 구축하는 연구임.
연구목표는 생체신호 빅데이터 큐레이션 플랫폼 개발 및 검증으로, (1) 생체신호 데이터 수집 tool, (2) 스마트 데이터 큐레이션 및 품질평가 알고리즘, (3) 생체신호 정제 데이터 큐레이션(50,000건 이상), (4) 플랫폼 서비스 상용화를 수행하는 데 있음. 연구내용은 기관윤리위원회 승인, 장비 설치·프로토콜 확립, 가명화 및 익명화를 위한 비식별화 모듈 개발, annotation 표준 규칙 기반 curation tool, 유효성 검증 task 및 모델 성능 고도화, 실제 임상 적용을 통한 기능 추가와 최종 공개를 포함함. 기대효과는 의료 서비스 자동화로 비용 절감, 웹 기반 뷰어·원격 감시 및 다기관 가상 임상시험 지원, 인공지능 학습용 대규모 생체신호 데이터셋 제공, 표준화된 보안·수집 프로세스로 연구·개발 확산에 기여함.
