프로젝트 소개
본 과제는 환자의 진료기록, 검사 수치, 의료 텍스트 등 다양한 전자건강기록(EHR)을 함께 분석하여 환자의 상태를 예측하고, 그 판단 이유까지 설명하는 인공지능 기술을 개발하는 연구임. 질병, 증상, 환자, 약물 사이의 관계를 지식그래프로 표현하여 의료진의 의사결정을 지원하는 기술임.
연구 목표는 질병·증상·처방 관계를 담은 의료 지식그래프 구축, 증상에 적합한 약물 추천 알고리즘 개발, 멀티-모달 EHR 통합 분석 및 해석 가능한 환자 상태 예측 기술 확보임. 핵심 연구 내용은 EHR 데이터 기반 지식그래프 생성, 그래프 이론 기반 연결 예측, 임상 노트 분석을 위한 주의 집중 및 트랜스포머 모델 개발, 불규칙한 수치 데이터를 처리하는 딥러닝 알고리즘 개발임. 또한 교차주의집중을 활용한 통합 특징 표현, 사망률·중환자실 재입원율·ICD-9 코드 예측, 약물 추천 결과의 시각적 해석 기술 개발임. 기대 효과는 의료 인공지능의 판단 근거 설명, 의료진 업무 부담 감소, 의료·헬스케어 산업의 핵심 기술 확보 및 환자 삶의 질 향상임.