[최종목표]ㅇ 데이터 기반 질병 조기진단 및 예후 예측을 통해 치료 효과를 높이고 의료비용 및 시간은 줄이는 임상결정지원시스템(CDSS) 개발 및 사업화를 위한 국내외 인허가 추진 - 액체생검 데이터 기반 패혈증 조기진단 CDSS 개발 - 액체생검 데이터웨어하우스 구축 - 패혈증 조기진단 CDSS 관리 및 모니터링 플랫폼 - 임상 활용 검증 및 식약...

ㅇ 데이터 기반 질병 조기진단(예비진단보조) 및 예후 예측을 통해 치료 효과를 높이고 의료비용 및 시간은 줄이는 임상결정지원시스템(CDSS) 개발 및 사업화 준비를 위한 국내외 승인기관 시험계획 수립 및 추진 - 액체생검 데이터 기반 패혈증 조기진단(예비진단보조) CDSS 개발 - 액체생검 데이터웨어하우스 구축 - 패혈증 조기진단(예비진단보조) CD...

본 과제는 액체생검 데이터와 인공지능을 활용해 패혈증을 조기에 찾아 치료 예후를 예측하고, 의사가 판단을 내리기 쉬운 임상결정지원시스템(CDSS)을 만드는 연구임. 연구 목표는 데이터 기반 패혈증 조기진단 CDSS 개발, 액체생검 데이터웨어하우스 구축, CDSS 관리 및 모니터링 플랫폼 구현, 임상 활용 검증과 식약처 품목허가 추진임. 핵심 연구 내용은 IRB/DRB 승인 후 익명화 의료데이터(진료기록·혈액검사·생체정보) 수집 및 분석, 시계열 이상징후 탐지 모델과 디지털 마커 선정, CDSS 설계·구현·validation, UI/UX 시각화, Grafana 기반 서비스 모니터링, 후향적 임상과 GMP기반 품질 체계 및 성능평가 수행임. 기대 효과는 의료진 의사결정 지원으로 의료비용·시간 감소, 의료 데이터의 축적과 유용성 검증 기반 기술 확보, 개인 맞춤형 정밀의료 확산, 의료 접근성 개선과 지역혁신 성과 확산임.

본 과제는 저가·소형 장비로 혈액진단을 빠르게 수행하기 위해, 랩온어칩 기술고도화와 AI 혈구분류를 결합한 인공지능 기반의 디지털 혈액 이미지 분석기 시제품 개발을 목표로 수행됨. 연구 목표는 2023년 장비 및 시스템 고도화와 시제품 5대 제작 및 측정 Data 검증, WBC 종분리(3diff) 최적화, 하드웨어 최적화(광학/제어), AI로 광학 이미지 해상도 향상, RBC/WBC/PLT 이미지 학습 DB 구축 및 전혈구 분석 알고리즘 17종 개발, 상용 서비스 Web 소프트웨어 및 획득 이미지 검증·Tagging tool web 제공임. 기대효과는 임상현장에서 혈구판독(review) 전문가가 부족한 중소형 병원에서도 정확도 높은 신속진단을 가능하게 하여 1~3차 병원 환자 분산과 의료 시스템 부담 완화, 의료소외지역의 찾아가는 의료 서비스 연계에 기여함.