본 과제는 인간 중심 인공지능(Human-Centered AI)의 이론적 기반과 실질적 응용을 아우르는 통합 연구를 통해, 안전하고 책임 있는 AI 기술 체계를 수립하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 위해 1) 수리 이론과 통계적 추론을 기반으로 AI의 작동 원리와 불확실성을 정량적으로 분석하고 설명하는 이론을 정립하고, 2) 공정성, 설명 가능성, 신뢰성...

○ 1차연도: 약물의 물리화학적 특성으로부터 약동학적 파라미터를 예측하는 알고리즘 개발 - 데이터베이스로부터 약물의 물리화학적 특성과 약동학 파라미터 데이터수집 - 약동학적 파라미터를 예측하는 인공신경망(artificial neural network, ANN) 알고리즘 개발 ○ 2차연도: 약동학적 파라미터와 환자의 특성으로부터 약물의 농도를 예측하는 알고리즘 개발 - 데이터베이스로부터 환자의 특성과 약물농도 데이터수집 - 약물농도를 예측하는 인공신경망 알고리즘 개발 ○ 3차연도: 약물농도 예측 알고리즘의 임상적 검증 - 병원 데이터로부터 환자의 특성과 약물농도 데이터수집 - 알고리즘의 약물농도 예측력 평가 및 알고리즘 고도화

○ 1차연도: 약물의 물리화학적 특성으로부터 약동학적 파라미터를 예측하는 알고리즘 개발 - 데이터베이스로부터 약물의 물리화학적 특성과 약동학 파라미터 데이터수집 - 약동학적 파라미터를 예측하는 인공신경망(artificial neural network, ANN) 알고리즘 개발 ○ 2차연도: 약동학적 파라미터와 환자의 특성으로부터 약물의 농도를 예측하는 알고리즘 개발 - 데이터베이스로부터 환자의 특성과 약물농도 데이터수집 - 약물농도를 예측하는 인공신경망 알고리즘 개발 ○ 3차연도: 약물농도 예측 알고리즘의 임상적 검증 - 병원 데이터로부터 환자의 특성과 약물농도 데이터수집 - 알고리즘의 약물농도 예측력 평가 및 알고리즘 고도화

본 연구목표 달성을 위한 연구내용은 아래와 같음 1차년도 1. 의약품 부작용 데이터베이스 선정 및 약물/부작용 리스트 DB 구축 2. 확보된 데이터베이스로부터 부작용 빅데이터 자동 수집기술 확보 3. 빅데이터로부터 연관성이 있는 것으로 보고된 약물-부작용 pair 데이터 추출 및 정확성 검증 2차년도 1. 인공지능을 통한 부작용 발현양상 유사성 기반 clustering 2. 부작용 유사성을 기준으로 도출된 신약재창출 후보물질에 대한 검증 3. 신약재창출 알고리즘 시스템 구축