프로젝트 소개
본 과제는 환자의 진료 기록인 EHR와 의료 코드, 질병·증상·처방 정보를 함께 분석하여, 서로의 관계를 계층적이고 통합적으로 보여주는 지식그래프와 해석 가능한 멀티-모달 EHR 분석 딥러닝 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 증상에 맞는 약물 추천, 환자 상태 예측, 질병·증상·처방 관계 해석 가능성 확보에 있음. 핵심 내용은 임상 노트용 단어 임베딩, 주의집중·트랜스포머 기반 문장 분석, 뉴럴 상미분방정식과 Cholesky 공간 활용 수치 데이터 모델링, 그래프 신경망 기반 지식그래프 임베딩 모듈 개발임. 기대 효과는 의료 인공지능의 설명 가능성 향상, 진단·예측 정확도 강화, 의료진 업무 부담 감소와 헬스케어 산업 핵심 기술 확보임.