의료 빅데이터 융합 전문가 인력 양성을 위한 비정형 빅데이터의 정형화 기술 및 분석 플랫폼 개발
[제1세부과제] 의료 동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성
● 의료동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문인력 양성
● 비정형 동영상 의료빅데이터의 해석을 위한 정형화 기술 및 표준화 프로세스 연구
● 비정형 의료동영상 데이터의 구축, 관리, 분석 및 활용을 위한 기술 습득과 수요자 중심의 활용모델, 수요자 맞춤형 인재양성 교육 등을 통해 융합 전문인력을 양성하고 표준화 선도
● 동영상 의료빅데이터의 정보화 과정을 통해 AR/VR을 활용한 의료진 교육, AI 산업 분야에 원천이 될 수 있는 데이터 가치화 활용기반 구축
[제2세부과제] 생체 신호 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성
● 생체 신호 데이터 관련 전문 인력을 양성함
● 주수술기 환자의 생체 신호 수집 방법을 개발하고 표준화함
● 생체 신호 수집 도구와 노하우를 보급함
● 생체 신호 데이터베이스를 구축과 이용을 장려함
[제3세부과제] 의료 서비스 디자인, 헬스커뮤니케이션 오디오 빅데이터 축적 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성
● 마이크 어레이를 사용한 응급실 멀티채널 오디오 데이터 수집
● 객관 구조화 진료시험(OSCE) 및 학생 표준 음성데이터 수집 및 활용
● AI 교육/연구자를 위한 보안화된 하이브리드 인공지능 분석 시스템 개발
● 의료분야의 인공지능 음성분석 기술을 이용한 비즈니스 모델 개발 연구
● 의료 현장 사용자 맞춤형 인공지능 음악 추천 연구
[제4세부과제] 임상 비정형 빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발
● AI학습용 데이터 구축을 위한 의료비정형데이터 레이블링 시스템 구축 및 활용
● 다병원 비정형데이터 통합관리 시스템 시범 운영
[제5세부과제] 수술 동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 정보보호 전문인력 양성
● 수술 영상 빅데이터에 대한 분산형연구네트워크(Distributed Research Network, DRN) 표준 모델 제안
● 로봇 수술시 카메라스코프로 촬영된 환자의 수술 영상을 실시간 인코딩 및 송출하는 미디어서버로 영상데이터를 실시간 저장 및 네트워크 통한 아카이브, 데이터베이스화하고 이를 의료교육용으로 최적화, OTT 시스템으로 구축함
● 실시간 인코딩 및 송출용 미디어서버 개발
● 수술영상을 활용한 의료교육용 OTT 시스템 개발
본 과제는 조산아에게 흔히 발생하는 신생아 괴사성 장염(NEC)의 원인을 이해하고 치료 가능성을 찾기 위한 연구임. 조산아의 생존과 직결되는 질환의 기전을 규명하기 위해 동물 모델을 활용한 실험 기반 접근이 필요함.
연구 목표는 NEC의 실험 모델 정립과 apoptosis pathway 확인 및 VEGF의 protective effect 규명에 있음. 핵심 연구 내용은 조산쥐에 LPS 경구 투여와 저산소 처치를 통해 NEC rat 모델을 구축하고, caspase-3 activity, TUNEL staining, real time RT PCR, western blot 등을 이용해 apoptosis 관련 인자를 분석함. 이어 VEGF의 정주 및 경구 투여 시 NEC와 apoptosis 변화 양상을 확인하고 VEGF의 보호 기전과 투여 방식에 따른 효과 차이를 규명함. 기대 효과는 NEC 발생기전 연구 기반 마련, VEGF의 치료 가능성 제시, 조산아 생존률 향상 기여 및 학문적 성과 제고임.