매칭 진행 중
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ID
654339
대규모 임상데이터와 AI 기반 환자 맞춤형 의사결정 지원 연구
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
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기업
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 실제 진료 환경에서 생성되는 대규모 임상 데이터를 기반으로, AI 기술을 활용한 환자 맞춤형 임상 의사결정 지원 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 공통데이터모델(OMOP-CDM)을 활용하여 다기관·다국가 임상 데이터를 통합·분석하고, 심혈관질환 및 중환자 치료 영역을 중심으로 치료 효과와 안전성을 비교·예측하는 근거를 도출하고자 합니다. 머신러닝 및 대규모 언어모델(LLM)을 접목하여 정형·비정형 임상 정보를 통합 분석하고, 치료 반응의 이질성을 반영한 맞춤형 진료 전략을 제시함으로써 근거 기반 진료 강화와 환자 예후 개선에 기여하는 것을 세부 목표로 설정합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
OMOP-CDM
심혈관질환
머신러닝·LLM
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
계명대학교 조재형 교수 연구실은 의료데이터 기반 정밀의료 및 공공보건 향상을 목표로 하는 융합 연구를 수행하고 있습니다. 공통데이터모델(OMOP-CDM)을 활용하여 대규모 임상 및 공공보건 데이터를 통합·분석하며, 머신러닝과 시공간 역학적 기법을 접목해 질병 예측, 치료 효과 분석, 맞춤형 진료 전략 도출 연구를 진행하고 있습니다. 특히 치료 반응 이질성 분석과 환자 맞춤형 임상 의사결정 지원 모델 개발을 핵심 연구 분야로 삼고 있으며, 국제 공동연구 및 실제 임상 문제 해결을 통해 환자 중심 데이터 기반 의학 실현에 주력하고 있습니다.
대표 연구 분야
1. OMOP-CDM 기반 대규모 임상 데이터 분석 - 공통데이터모델을 활용한 다기관·다국가 임상 및 공공보건 데이터 통합 분석을 통해 실제 진료 환경에서의 치료 효과 및 안전성 근거를 도출합니다. 2. AI 기반 질병 예측 및 임상 의사결정 지원 - 머신러닝 및 대규모 언어모델(LLM)을 활용하여 질병 예측, 중환자 예후 분석, 치료 반응 이질성 분석 및 환자 맞춤형 의사결정 지원 모델을 개발합니다. 3. 심혈관질환 및 중환자 치료 연구 - 심혈관질환과 중환자 치료 영역을 중심으로 약물 효과 및 안전성 평가, 예후 예측 모델 개발을 수행합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
- COVID-19 관련 국제 공동 연구 수행 - 정신건강과 사망률 연관성 분석 연구 수행 - 중환자 예후 예측 모델 개발 연구 수행 - 기업 용역 과제 및 정부 과제 수행 경험 보유
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
대규모 임상데이터와 AI 기반 환자 맞춤형 의사결정 지원 연구 - 실제 진료 환경에서 생성되는 대규모 임상 데이터를 기반으로 심혈관질환, 중환자 치료, 약물 효과 및 안전성을 분석하는 연구를 수행하고자 합니다. OMOP-CDM 기반 다기관·다국가 데이터 분석을 통해 임상적으로 의미 있는 근거를 창출하고, 치료 전략 수립에 기여하는 것을 목표로 합니다. 또한 대규모 언어모델(LLM)을 활용하여 임상 텍스트에서 정형·비정형 정보를 추출하고 이를 기존 분석과 결합함으로써 환자 맞춤형 임상 의사결정 지원 모델을 고도화하고자 합니다.
협력 가능 분야
- OMOP-CDM 기반 대규모 임상 데이터 통합 및 분석 기술 - 머신러닝·대규모 언어모델(LLM) 기반 임상 예측 및 의사결정 지원 모델 개발 - 디지털 헬스케어 소프트웨어 및 임상 지원 시스템 개발 - 실제 진료 환경에서의 AI 모델 검증 및 PoC 수행
본 연구 관련 연구실 특장점
- 비침습적 음향유체역학 기반 배아 진단 기술에 대한 원천 연구 역량 보유 - 전기화학 바이오센서 및 다중 바이오마커 분석 기술 확보 - 세포 및 배아 배양·분석이 가능한 실험 인프라 완비(Live Cell Imaging, Metabolomics, Transcriptomics 가능) - 의료기관 및 국가 연구기관과의 풍부한 공동연구 경험 보유
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 의료 데이터 분석 및 AI 기반 예측 모델 개발을 위한 소프트웨어 및 ICT 인프라 제공 - 디지털 헬스케어 솔루션 개발 및 제품화 과정에서의 기술적 지원 - 의료기기·디지털 치료제 등 임상 적용을 고려한 시스템 개발 및 고도화 - 국내외 규제 대응 및 글로벌 시장 진출 전략 수립 지원 연구실 역할 - 실제 임상 데이터 기반 분석 설계 및 근거 창출 연구 수행 - 머신러닝 및 LLM 기반 임상 의사결정 지원 모델 개발 및 검증 - 병원 환경에서의 실증 연구 및 임상적 유효성 평가 수행 - 연구 결과의 학술적 검증 및 근거 기반 진료 적용
협업 파트너 희망 요건
- AI·디지털 헬스케어 분야에서 임상 적용 가능한 기술 개발 역량을 보유한 기업 - 병원 환경에서 PoC를 신속하게 수행할 수 있는 유연한 협업 역량 보유 기업 - 의료 데이터 처리, 소프트웨어 개발, AI 모델 구현 경험 보유 기업 - 글로벌 공동연구 및 해외 시장 진출 경험을 보유한 기업 선호