임신 고위험 예측과 분산 데이터 기반 예후예측 지원 연구

Pregnancy risk prediction and federated/distributed data-based prognostic support systems

연구 내용

임신 중 노출 정보와 임상 변수를 이용해 발달장애 위험을 예측하고, 연합학습 기반 예후예측 시스템을 실증하는 연구

다기관 코호트 기반 임신 노출 데이터를 활용해 Fetal Alcohol Spectrum Disorders의 위험을 머신러닝으로 예측하고, 변수 중요도를 해석하여 모델의 근거를 제공하는 연구를 수행합니다. 동시에 분산 네트워크 기반 의료 특화 데이터 연합학습을 적용해 비식별 의료데이터의 협업 환경에서 예후예측 지원시스템을 개발하고 실증합니다. 고위험 산모·신생아를 대상으로 지역사회 기반 통합 스마트 건강관리 협력체계를 구축하며 효과 평가와 사용성 평가를 병행하여 임상 적용 가능성을 검토합니다.

관련 프로젝트

6건

연구 흐름

먼저 임신 중 알코올 노출을 포함한 다기관 후향 자료에서 FAS 위험 예측을 수행하고, 부스팅 계열 모델 성능과 중요 변수를 비교·해석했습니다. 이후 2021년부터는 분산 네트워크 기반 의료 특화 데이터 연합학습을 활용한 예후예측 지원시스템 개발·실증 과제를 수행하며 모델 학습과 운영 파이프라인을 확장했습니다. 동시에 고위험 산모·신생아를 대상으로 지역사회 기반 스마트 건강관리 협력체계를 구축하여 효과 및 사용성 평가를 포함한 현장 검증을 진행했습니다. 최근에는 예측 모델 연구와 지역 서비스 연계를 결합하는 방향으로 연구 범위를 넓히고 있습니다.

활용 가능성

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

다기관 임신 고위험군 위험예측 모델
FAS 조기선별 및 중재 연계
소규모 데이터 불균형 대응 모델링 전략
연합학습 기반 분산 임상데이터 협업
분산 예후예측 지원시스템 구축
스마트 건강관리 모니터링 플랫폼
고위험 임산부 지역사회 돌봄 연계
효과 평가 설계 및 사용성 평가 체계
임상 의사결정지원 시각화 도구
예측 결과 기반 추적관리 프로토콜