AI 기반 흉부 영상(X선, CT) 및 혈액마커(SERS)를 활용한 폐기능 예측 및 폐질환 사망 위험 평가
본 연구의 최종 목표는 저선량 흉부CT 또는 흉부 X선 영상을 기반으로, 폐 관련 혈액 마커(SERS) 패턴과 융합하여 고성능 폐기능 예측모델을 개발하는 것임. 이를 기반으로 폐질환 사망 위험을 평가하고, 위험도에 따른 분류를 제시하여 고위험군에 대한 체계적 관리 및 예방 전략을 수립하고자 함● 목표 1. 저선량 흉부 CT 데이터를 활용하여 폐기능 및 흡연...
흉부영상
폐기능
예측
폐질환 사망
인공지능
2
2024년 9월-2028년 12월
|143,000,000원
일반 국민참여자 (건강인) 대상 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 연구
최종목표: 5년간 일반 국민참여자 총 33,150 모집 및 임상정보 생산, 검체 채취세부목표: - 참여자 동의를 기반으로 검체 (혈액, 소변, 조직)를 확보 - 임상 및 유전체 데이터, 공공 데이터 등을 수집, 생산 - 데이터뱅크 구축 및 연계
예방의학
역학
빅데이터
임상 연구 방법론
3
2024년 9월-2028년 12월
|1,123,500,000원
일반 국민참여자 (건강인) 대상 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 연구
최종목표: 5년간 일반 국민참여자 총 33,150 모집 및 임상정보 생산, 검체 채취세부목표: - 참여자 동의를 기반으로 검체 (혈액, 소변, 조직)를 확보 - 임상 및 유전체 데이터, 공공 데이터 등을 수집, 생산 - 데이터뱅크 구축 및 연계
예방의학
역학
빅데이터
임상 연구 방법론
4
주관|
2021년 2월-2024년 2월
|68,531,000원
유방암 검진 환경에서 유방촬영 상의 이미지 패턴 학습을 통한 이미지 마커 규명 및 심혈관질환 위험도 통합 예측모델 개발
● 유방촬영기반 심혈관질환 예측 모델과 임상변수 기반 심혈관질환 예측 모델 비교
● 유방촬영 및 임상변수 통합 심혈관질환 예측 모델 구현
● 유방촬영 및 임상변수 통합 심혈관질환 예측모델에 따른 심혈관질환 위험도 분류에 따른 심혈관 사망 위험도 제시
유방암 검진 환경에서 유방촬영 상의 이미지 패턴 학습을 통한 이미지 마커 규명 및 심혈관질환 위험도 통합 예측모델 개발
● 유방촬영에서 심혈관질환을 예측하는 이미지 마커 발굴 및 심혈관질환 위험도 규명, 검증 코호트구축 (1차 년도)
- 이미 확보된 유방촬영에서 관상동맥석회화MDCT의 관상동맥석회화를 예측하는 인공지능 학습기반 알고리즘 개발
- 분석결과의 검증을 위한 추가적인 코호트 이미지 (유방촬영 및 관상동맥석회화MDCT) 데이터 구축 (replication cohort)
● 유방촬영 기반 심혈관질환 위험도 분류에 따른 관상동맥석회화 발생 및 심혈관질환 사망 예측 검증을 위한 임상 통합 데이터 구축 (2차 년도)
- 검증 코호트 (replication cohort)에서 유방촬영기반 심혈관질환 위험도 분류에 따라 관상동맥석회화 진행과 심혈관질환 사망 예측력 검증
- 이미 정립된 유방동맥석회화 소견과 유방촬영기반 심혈관질환 위험도 분류 비교 분석, 심혈관질환 발생 및 사망 예측력 비교
● 유방촬영기반-임상변수 통합 심혈관질환 예측 모델 구현 (3차 년도)
- 유방촬영기반 심혈관질환 예측 모델과 임상변수 기반 심혈관질환 예측 모델 비교
- 유방촬영 및 임상변수 통합 심혈관질환 예측 모델 구현
- 유방촬영 및 임상변수 통합 심혈관질환 예측모델에 따른 심혈관질환 위험도 분류에 따른 심혈관 사망 위험도 제시
