본 연구에서는 환자 맞춤형 생체 네트워크를 구축하고 이를 이용해 환자 특이적인 질병 표현형을 예측하는 해석 가능한 인공지능 모델을 수립하고자 함. 환자 맞춤형 생체 네트워크를 구축을 위해서 환자 유래 오가노이드, 오믹스 데이터, 조직 특이적인 유전자 조절 기작 그리고 유전자 필수성 데이터를 이용하고자 함. 구축된 환자 맞춤형 생체 네트워크를 바탕으로 환자의 약물 반응성 및 질병 재발 가능성 등 환자 특이적인 질병 표현형을 예측하는 생물정보학 방법론을 개발함. 개발된 플랫폼의 환자 질병표현형 예측 유효성을 검증하기 위해 환자의 질병 표현형과 예측된 질병 표현형 사이의 상관관계를 검증함. 사용자 친화적인 생물정보 플랫폼을 구축하여 의 생명과학자들에게 제공.
포항공과대학교 산하 의료기기혁신센터는 6개 우수성과 의료기기-헬스케어 연구실 간 학술 교류와 연구 설비 공유를 강화하기 위한 대학 부설 연구소로 설립됨. 진단 의료영상, 최적 치료/헬스케어, 진단-예측 자동화를 아우르는 ‘smart medical solution’ 인프라 구축이 목표임.
연구 목표는 3개 세부 축을 통해 진단-예측 서비스, 초음파 기반 이식형/소재·디바이스, 체외 모사 플랫폼·인공지능 질병 예후 모델을 3단계로 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 광초음파 프로브 및 이동형 실시간 시스템, 인공신경망 기반 진단-예측 알고리즘, 초음파 트랜스듀서·생체신호 모니터링·신경자극기 시제품, 다중-오믹스 통합·질환 특이적 바이오마커 기반 플랫폼·의생명공학-메타데이터 해석가능 AI 개발임. 기대 효과는 의료기기 기술의 정확성·효율성 향상, 임상 적용 최적화, 의료영상·이식형·체외진단·인공지능 융합을 통한 고령화 사회 부담 경감임.
포항공과대학교 산하 의료기기혁신센터는 의료기기-헬스케어 연구실 6개 성과를 묶어 학술 교류와 연구 설비 공유를 강화하는 대학 부설 연구소임.
연구 목표는 ‘smart medical solution’ 인프라 구축을 위해 진단 의료영상 시스템, 최적 치료/헬스케어, 진단-예측 자동화, 교육·연구·사업화를 함께 추진하는 것임. 핵심 연구 내용은 1) 신세대 광초음파 영상 시스템과 인공신경망 기반 진단-예측 알고리즘, 2) 초음파 의료기기 적용 소재 및 이식형 메디컬 디바이스, 3) 체외 모사 플랫폼 및 인공지능 예후 예측 모델 개발임. 기대 효과는 의료영상·이식형 의료기기·체외진단·인공지능 융합을 통한 정확성과 효율 향상, 임상 적용 최적화, 인구 고령화 부담 경감 및 기술이전·창업 기반 사업화 성공임.
포항공과대학교 산하 의료기기혁신센터는 의료기기-헬스케어 연구실 6개 성과를 묶어 학술 교류와 연구 설비 공유를 강화하는 대학 부설 연구소임.
연구 목표는 ‘smart medical solution’ 인프라 구축을 위해 진단 의료영상 시스템, 최적 치료/헬스케어, 진단-예측 자동화, 교육·연구·사업화를 함께 추진하는 것임. 핵심 연구 내용은 1) 신세대 광초음파 영상 시스템과 인공신경망 기반 진단-예측 알고리즘, 2) 초음파 의료기기 적용 소재 및 이식형 메디컬 디바이스, 3) 체외 모사 플랫폼 및 인공지능 예후 예측 모델 개발임. 기대 효과는 의료영상·이식형 의료기기·체외진단·인공지능 융합을 통한 정확성과 효율 향상, 임상 적용 최적화, 인구 고령화 부담 경감 및 기술이전·창업 기반 사업화 성공임.