Clinical AI for prediction and diagnosis based on CDM observational studies and cohort data
연구 내용
공통데이터모델과 다기관 코호트 데이터를 활용해 약물 이상반응·장기 예후·영상 이상을 예측하는 의료 AI 및 분석 연구
본 연구는 다기관 전자건강기록 및 코호트 데이터를 기반으로 위험도 예측과 진단 보조를 수행합니다. Observational Medical Outcomes Partnership(common data model, CDM)을 활용해 중첩 환자-대조군 설계로 약물 사용과 간 이상반응의 연관성을 분석하며, 예후 예측에서는 생존분석 계열 머신러닝 모델과 전통 Cox 회귀를 비교해 장기 사망 위험을 추정합니다. 영상 분야에서는 작은 데이터셋에서도 학습 가능한 3D variational autoencoder를 사용해 비정상 안구외근육을 탐지하는 비지도 학습 접근을 적용합니다. 또한 디지털 병리 데이터베이스 구축과 레지스트리 기반 실사용 근거 확보를 병행하여 AI 분석 입력의 표준화와 확장성을 확보합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
초기에는 2022년 전후로 코호트·레지스트리 기반 실사용데이터의 활용 가능성을 검토하고, 희귀질환 레지스트리 구축 과제로 데이터 기반 연구 역량을 축적했습니다. 이어 2022년과 2023년에는 다기관 임상 데이터에서 영상 이상 탐지와 약물 이상반응 분석, 질환 특이 위험 예측을 수행하며 CDM 활용과 모델 기반 추론을 결합했습니다. 2024년에는 수술 후 급성 신손상 환자의 장기 예후를 대상으로 생존분석 머신러닝 파이프라인을 적용해 예측 정확도를 개선하는 방향으로 발전했습니다. 동시에 2021년부터는 디지털 병리 데이터 플랫폼 구축으로 대규모 영상 기반 AI 입력체계를 마련해 분석 범위를 확장했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Detection of abnormal extraocular muscles in small datasets of computed tomography images using a three-dimensional variational autoencoder
A Machine Learning Approach to Predict the Probability of Brain Metastasis in Renal Cell Carcinoma Patients
Investigation of hepatic adverse events due to quetiapine by using the common data model
Predicting long-term mortality of patients with postoperative acute kidney injury following noncardiac general anesthesia surgery using machine learning
관련 특허
구분
제목
지주막하 출혈의 예후 예측을 수행하는 전자장치 및 방법
관련 프로젝트
구분
제목
대규모 호발암 디지털 병리 데이터베이스와 인공지능 분석 지원을 위한 개방형 클라우드 플랫폼 구축
조혈모세포이식 코호트 데이터를 활용한 소아 급성 림프모구성 백혈병 레지스트리 구축 연구
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