매칭 진행 중
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ID
p-093
결측 검사 복원·질환 진행 예측 멀티모달 의료 AI 파트너 기업 모집
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
환자마다 받은 검사가 다르고 웨어러블 신호가 자주 끊기는 실제 진료 데이터에서, 빠진 검사·구간을 남은 정보로 복원하고 질환 진행과 이벤트 발생 시점을 예측하는 AI를 만듭니다. 복원한 값은 질병 정보 보존 범위를 검증한 뒤 보조 입력으로 쓰며, 의료영상 판독 보조·원격 모니터링·추적 관찰 제품에 탑재할 수 있습니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
멀티모달 의료 AI
결측 모달리티 복원
질환 진행 예측
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
POSTECH 인공지능대학원·컴퓨터공학과 김원화 교수님 연구실(MIP Lab ML/CV팀)은 MRI·PET·CT·흉부 X-ray와 임상 기록처럼 종류와 순서가 다양한 의료 데이터를 그래프·생성 AI로 분석합니다. 뇌 연결망 분석에서 출발해 흉부 영상의 영상-텍스트 멀티모달과 생체신호로 연구를 넓히고 있으며, 2026년 과기정통부 AI최고급신진연구자지원사업에 선정되어 연세대와 함께 의료영상 판독을 돕는 신뢰가능한 의료 에이전틱 AI를 개발합니다. 의료 AI 스타트업과의 공동연구 경험을 바탕으로 정부 과제를 함께 키우는 협력을 지향합니다.
대표 연구 분야
1. 멀티모달 결측 데이터 복원 - MRI·PET·임상검사처럼 순서가 있는 여러 검사 중 빠진 검사를 같은 환자의 남은 검사로 채워, 진단·예측 모델이 검사 누락에도 계속 작동하도록 합니다. 2. 질환 진행·이벤트 예측 - 불규칙한 간격으로 쌓인 추적 검사와 이벤트 기록으로 환자별 바이오마커 변화와 다음 이벤트의 시점·종류를 예측합니다(경도인지장애 환자의 치매 전환 예측 등). 3. 영상·텍스트 멀티모달 판독 보조 - 흉부 X-ray·CT 등 영상과 판독문·임상 텍스트를 함께 써 병변을 분할하고, 이전 검사와 임상 맥락을 반영한 판독문 생성을 연구합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
[국가 과제] - 과기정통부·IITP AI최고급신진연구자지원사업 「의료영상 분석을 위한 신뢰가능한 의료 에이전틱 AI 연구 개발」: 연구책임(2026~2031, 연세대 공동) - 과기정통부 개인기초 「뇌 커넥톰 기반 알츠하이머 조기 진단 그래프 딥러닝」: 연구책임(2022~2026), 핵심연구(도약형) 후속(2026~) - 과기정통부 글로벌 기초연구실 「비정형 뇌영상 데이터 분석을 위한 기하학적 딥러닝」: 연구책임(2025~), 복지부 K-Dementia 치매 빅데이터 허브 참여 [산학 · 병원 공동연구] - 의료 AI 기업과 임상 맥락을 반영한 흉부 X-ray 구조화 판독문 생성 공동연구(2025, 데이터·코드 공개) - 가톨릭대 은평성모병원 등 3개 병원과 대동맥판막 시술 후 전도장애 위험 예측 공동연구(2026)
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
실제 진료 데이터는 환자마다 받은 검사가 다르고, 웨어러블 신호는 착용 상태와 통신 문제로 자주 끊깁니다. 본 연구실은 이런 빈 곳을 메워 진단·예측 모델이 계속 작동하게 하는 기술을 기업 제품과 연결하고자 합니다. 뇌 영상에 한정하지 않고 흉부 X-ray·CT의 영상-텍스트 멀티모달, 생체신호 연속 모니터링으로 범위를 넓히고 있습니다. 복원한 값은 진단을 대신하지 않고 질병 정보가 보존되는 범위를 검증한 뒤 보조 입력으로 쓰며, 연구실은 의료기기 제조·인허가·임상시험 운영은 직접 하지 않습니다.
협력 가능 분야
- 기업 보유 영상·검사 데이터의 결측 현황 진단과 결측 모달리티 보완 모델 시범 적용(PoC) - 기업 데이터 확보 전 공개 의료영상 데이터로 선행 모델을 만들고 기업 데이터로 이어 검증 - 생체신호·추적 검사처럼 시간 순서가 있는 의료 데이터의 누락 구간 보완 - 불규칙한 추적 검사 기록 기반 질환 진행·이벤트 발생 예측 모델 개발 - 흉부 X-ray·CT 영상과 판독문을 함께 쓰는 병변 분할·판독 보조 - 라벨이 적거나 품질이 섞인 병원 데이터로 학습하는 분할·분류 모델 - 병원과 함께하는 의료 AI 정부 R&D 과제 공동 기획·수행, 특허 기술이전
본 연구 관련 연구실 특장점
- 결측 대체 특허(공개 10-2026-0043516, 미국 출원) — 동일 환자 검사 간 일관성을 지키며 진행 단계를 반영(MICCAI 2024) - 이벤트 발생 예측 특허(공개 10-2026-0073241, 미국 출원) — 알츠하이머 바이오마커 변화 예측 실시예 포함 - 확산 기반 적대적 합성 영상 특허(공개 10-2026-0073289) — 경계 영역을 집중 학습시켜 분할 정확도 향상(대장내시경 MICCAI 2024) - 데이터 증강 특허(반적대적 일관성 정규화)와 그래프 분석 특허(확산 기반 커널, 등록) - 일부 MRI 누락 시 불확실성을 반영한 뇌종양 분할·품질 섞인 라벨 학습(MICCAI 2026), 영상-텍스트 병변 분할(WACV 2026) - CVPR 2026 Oral·ICLR 2025 Spotlight·MICCAI 2025 Oral, Google PhD Fellowship(2024) - UNC Chapel Hill 등 해외 연구진과 알츠하이머 공동 논문 20편 이상
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 대상 질환·검사 종류와 보유 데이터 범위 공유(비식별, 환자마다 일부 검사만 있어도 가능) - 임상 활용 시나리오와 제품에서 요구하는 성능 기준(일치율·민감도 등) 제시 - 협력 병원 연결, IRB 등 데이터 활용 절차와 임상 실증 환경 마련 - 제품 탑재·인허가·사업화 추진과 의료 AI 정부 과제 공동 신청(주관기관) 연구실 역할 - 기업 데이터 구성에 맞춘 결측 복원·진행 예측·분할 모델 설계와 개발 - 복원·예측 결과의 질병 정보 보존 여부와 성능 검증, 한계 범위 리포트 - 자사 제품·플랫폼에 바로 탑재 가능한 모델 모듈과 사용 기술 문서 제공 - 보유 특허 기반 기술이전과 공동 연구 성과의 논문·특허화
협업 파트너 희망 요건
- 흉부 X-ray·CT·MRI 판독 보조 AI를 개발하는 의료영상 AI 기업 - 치매·뇌질환 영상 진단과 추적 관찰 솔루션 기업 - 심전도 패치·손목형 기기 등 생체신호 연속 모니터링 기업 - 원격 환자 모니터링·디지털 헬스케어 서비스 기업 - 임상 데이터 플랫폼·CRO 등 추적 관찰 데이터를 다루는 기업 - 판독문·EMR 텍스트와 영상을 함께 다루는 의료 멀티모달 AI 기업 - 병원과 함께 의료 AI 정부 R&D 컨소시엄을 꾸릴 수 있는 기업 - 기업 규모 무관(스타트업 환영) / 정부 과제 공동 수행 우선, 기술이전 협의 가능