연구목표:
영유아 검진용 인공지능 고관절 초음파 판독 솔루션 개발 및 상용화
-고성능 DDH 진단 AI 모델 개발 : 95% 진단 정확도
-사용자 친화적 소프트웨어 인터페이스 개발 : 60초 이내 진단보고서 자동 생성
-시스템 확장성 및 범용성 강화 : 클라우드 및 PACS, 초음파 기기와 연동
-임상 검증 및 인증 획득 : K-GMP 인증 및 품목허가 획득을 통한 상용화
-글로벌 시장 진출 준비 : US-FDA, CE-MDR
연구내용:
1. 고성능 DDH 진단 AI 모델 개발
ㆍ 대규모 의료 영상 데이터셋을 활용한 딥러닝 모델 학습
ㆍ 다양한 의료영상 포맷(DICOM, JPEG, PNG 등) 지원 기능 구현
ㆍ 모델의 정확도, 민감도, 특이도 등 성능 지표 최적화
ㆍ 일일 처리 가능 환자 수 증대를 위한 알고리즘 효율화
2. 사용자 친화적 소프트웨어 인터페이스 개발
ㆍ 직관적이고 효율적인 UI/UX 설계 및 구현
ㆍ 신속한 진단 보고서 자동 생성 기능 개발
ㆍ 다중 사용자 동시 접속 지원을 위한 시스템 architecture 설계
ㆍ 의료진의 피드백을 반영한 인터페이스 지속 개선
3. 시스템 확장성 및 범용성 강화
ㆍ 클라우드 기반 확장 가능한 데이터 처리 시스템 구축
ㆍ 주요 진단 지표 자동 도출 알고리즘 개발
ㆍ 타 의료기관 및 시스템과의 연동성 확보
4. 임상 검증 및 인증 획득
ㆍ 국내 주요 의료기관과 협력하여 대규모 임상 검증 진행
ㆍ KGMP 인증을 위한 품질관리 시스템 구축
ㆍ 식품의약품안전처 의료기기 품목허가 획득을 위한 기술문서 작성 및 제출
ㆍ 임상 결과를 바탕으로 한 AI 모델 지속 개선
5. 글로벌 시장 진출 준비
ㆍ FDA pre-submission을 위한 자료 준비 및 제출
ㆍ 해외 의료기관과의 협력 네트워크 구축
ㆍ 다국가 지원을 위한 2개 이상의 언어 시스템 구현
기대효과:
ㆍ Initiation (2024) - 50 개 국내 2차병원 (종합병원 급 의료기관), 초음파기 제조사 대상 PACS (의료영상 저장 전송시스템) 공급사 대상 마케팅 전략 설계 및 수행
· 영유아 고관절 초음파 워크샵을 통한 마케팅 전략 수립
· 대한소아청소년정형외과학회 회원병원 60곳 중 50% 30곳
· 대한아동병원협회 회원병원 100곳 중 20% - 대구 소재 의료기관을 기점으로 test-bed (5%) 활용 · 서울대학교어린이병원 및 부산대학교병원 등 순차적으로 대도시권역으로 마케팅 범위 확대
ㆍ Expansion (2025) - 여성병원 기반의 영유아 건강검진 1차 2차 시행하는 의료기관 대상 마케팅 범위 확대 - 초음파 장비 보유 보건소 및 국공립의료원으로 확대 (영유아건강검진 국가기관)
ㆍ Go global (2026) - 미국, 유럽(독일, 영국, 프랑스 등), 일본 의료기관으로 확대