| 초록 |
▣ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 인공지능 기술을 이용하여 환자의 특성, 질환, 투여 약물 및 수술 중 생체신호 정보들을 학습하고, 실시간으로 혈역학적 변화를 예측할 수 있는 시스템을 개발하여 의료진에게 의사결정의 보조 수단으로 제공 ◼ 전체 내용 □ 데이터 수집 및 전처리 ○ 수술실에서 발생하는 생체신호 정보와 환자의 진료 기록 정보를 연구자에게 프라이버시가 노출되지 않도록 사전 처리하여 수집함 □ 수술 중 주요 심혈관계 질환(저혈압, 고혈압, 빈맥) 예측 모델 개발 ○ 실시간 혈압 예측 모델 개발 ○ 수술 중 저혈압(hypotension)/고혈압(hypertension)/빈맥(tachycardia) 예측 딥러닝 모델 개발 ○ 수술 중 저혈압/고혈압/빈맥 발생 시간 예측 생존분석 모델 개발 □ 딥러닝 모델 탑재 예측 시스템 개발 ○ 시각화 시스템 개발 □ 시스템 성능 평가 및 정확도 개선 ○ 시스템 구축 및 평가 ○ 지속적인 시스템 정확도 개선 ▣ 연구개발성과 환자의 의료 정보와 생체신호 정보를 수집하여 수술 중 실시간으로 환자의 혈역학적 변화를 인공지능 기술로 예측하는 시스템을 구축함 ▣ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 사회적 측면: 의사들이 임상 의사결정 지원 시스템을 통해 환자 데이터를 실시간으로 해석하여 더 신속하고 신뢰성 있는 진단을 내릴 수 있고, 환자들은 양질의 의료 서비스를 받을 수 있게 됨 경제적 측면: 의료 분야에서 데이터를 효율적으로 사용하여 품질을 개선할 경우 질병 예방에 따른 의료비 절감, 의료 기관의 운영비용 절감, 오류에 따른 손실비용 절감 등으로 매년 3000억 달러를 절약할 수 있음 학문적 측면: 임상의학, 생명과학, 전산학 분야를 융합하여 기존 지식의 협업으로는 해결할 수 없는 지식 체계를 만들어 내고 각 영역의 특성을 적절하게 연결하며 문제점을 해결할 수 있는 토대를 마련함 (출처 : 요약문 2p) |
