상세 설명

송봉일 교수는 의료영상과 임상데이터를 융합해 딥러닝 기반 예측·진단 모델을 임상 의사결정에 직접 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 영상 segmentation, 데이터 통합, 다중 모달 학습 등을 활용해 암의 림프절 전이·치료 반응·생존 예후를 예측하는 모델을 개발하며, 이를 스마트병원 시스템 및 자동 진단 플랫폼으로 확장하고 있습니다. 대표 논문으로 Breast Cancer (Tokyo, 2021) 의 AI 기반 유방암 림프절 전이 예측 연구, Cancers (Basel, 2025) 의 딥러닝 갑상선 결절 감별모델이 있으며, 보건복지부 스마트병원 선도모델 개발사업(2020–2021) 과제에서 임상 데이터 기반 AI 진단 지원 시스템 구축을 주도했습니다. This research integrates medical imaging and clinical data to build deep learning–based predictive and diagnostic models directly applicable to clinical decision-making. By employing automated segmentation, data fusion, and multimodal learning, the work focuses on predicting lymph node metastasis, treatment response, and survival outcomes in cancer patients. The goal is to extend these AI-driven models into smart hospital systems and automated diagnostic platforms that enhance precision and efficiency in clinical workflows. Representative publications include the Breast Cancer (Tokyo, 2021) study on AI-based prediction of axillary lymph node metastasis in breast cancer and the Cancers (Basel, 2025) paper presenting a deep learning–driven diagnostic model for thyroid nodules. Additionally, within the Smart Hospital Leading Model Development Project (Ministry of Health and Welfare, 2020–2021), an AI-powered clinical decision support system was developed to assist real-time diagnostic processes in hospital settings.

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