매칭 진행 중
·
ID
p-059
EMR 항암 레지멘·치료 궤적 자동 추론 AI 협력 기업 모집
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
대부분의 EMR은 항암 처방을 개별 약물 단위로만 저장해 레지멘·치료 라인·시간 순서가 사라집니다. 연구실은 실사용 처방 데이터에서 Transformer-CRF 모델로 항암 레지멘과 치료 라인을 자동 추론하고, 암 환자 진료기록을 시간·의미 단위로 재구성해 임상 궤적을 복원하는 방법론을 개발하고 있습니다. 이 추론 모듈을 기업의 EMR·HIS와 연구 데이터 플랫폼에 결합해 진료기록을 연구·AI용 데이터로 바꾸는 것이 목표입니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
EHR 임상 궤적 재구성
항암 레지멘 추론
실세계 데이터(RWD)
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
가톨릭대학교 바이오메디컬소프트웨어학과 PHI Lab(Precision & Provenance Health Informatics Lab)은 병원 진료 데이터를 연구와 AI가 쓸 수 있는 형태로 바꾸는 의료정보학 연구실입니다. 김효정 교수는 연세의료원 의료정보실에서 처방전달시스템(CPOE)과 임상데이터웨어하우스(CDW)를 설계했고, 삼성서울병원·성균관대에서 실세계 데이터 연구 플랫폼 구현을, 카카오헬스케어에서 다기관 연합학습 데이터 엔지니어링을 맡았습니다. 이 현장 경험을 바탕으로 데이터 파이프라인, 품질 관리, 실세계 근거(RWE) 생성까지 실무 수준에서 다룹니다.
대표 연구 분야
1. 항암 레지멘·치료 라인 자동 추론 - 개별 약물 단위로 저장된 유방암 환자의 EHR 실사용 처방에서 Transformer-CRF 모델로 레지멘 구조와 치료 라인을 예측합니다(과기정통부 개인기초). 2. 암 환자 임상 궤적 재구성 - 흩어진 진료기록을 시간·의미 단위로 재맥락화해 유방암·대장암 환자의 진단–치료–경과 궤적과 환자 단위 표현형을 복원합니다(과기정통부 우수신진연구). 3. 진료기록 구조화·실세계 데이터 품질 관리 - LLM 기반 임상 개체명 인식과 비정형 기록 구조화, 공통데이터모델(CDM) 변환, 실세계 데이터 품질 관리(DQM)를 함께 연구합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
[연구책임 과제 · 과기정통부] - 우수신진연구 「AI 기반 암 환자 임상 궤적 재맥락화 방법론 연구」: 연구책임, 2026~2030 수행 중(유방암·대장암 적용) - 개인기초연구 「AI 기반 유방암 항암 레지먼 정보 추론: 실사용 처방 데이터를 활용한 모델 개발」: 연구책임, 2025~2026 수행 중 [기업·의료기관 협력] - 카카오헬스케어와 LLM 기반 진료기록 구조화·임상 개체명 인식 성능 평가 특허 2건 출원(공동 발명, 2024·2025), 관련 논문 공동 진행 중 - 삼성서울병원 혈액종양내과·카카오헬스케어와 다기관 유방암 실세계 데이터 AI 연구(MOMENTUM) 수행 중 - 은평성모병원과 심평원 데이터 연구, 부천성모병원과 코호트 연구 수행 중 [참여 과제] - 식약처 병원 EMR 표준모델(K-CDM)·다기관 CDM 약물 부작용 평가 과제 참여
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
항암 치료는 레지멘 단위로 이뤄지지만 EMR에는 약물별 처방만 남아, 연구나 제품에 쓰려면 레지멘·치료 라인·시간 순서를 기록에서 다시 복원해야 합니다. 연구실은 이 과정을 자동화하는 레지멘 추론·임상 궤적 재구성 모듈을 기업의 EMR·데이터 플랫폼에 적용하고, AI 진료기록비서·LLM이 만든 기록의 구조화 품질 평가로 넓히고자 합니다. 연구실은 EMR·플랫폼 제품을 직접 만들거나 판매하지 않고 추론 모델·변환 규칙·검증을 맡으므로, 기업이 보유한 EMR·플랫폼과 처방 데이터에 모듈로 결합하는 형태의 협업을 지향합니다.
협력 가능 분야
- EMR 처방 데이터의 항암 레지멘·치료 라인 자동 추론 모듈 공동 개발 및 제품 탑재 - 진료기록 기반 암 환자 임상 궤적(진단–치료–경과) 재구성 및 타임라인 데이터 생성 - 기업 보유 항암 처방 샘플로 레지멘 추출 정확도를 진단하는 리포트(1~3개월 첫 과제) - CDW·연구 데이터 플랫폼의 데이터 품질 진단(DQM) 및 CDM·FHIR 변환 설계 - AI 진료기록비서·LLM이 생성한 기록의 구조화 품질 평가 기준 설계 - 레지멘·치료 라인 기반 실세계 근거(RWE) 분석 설계 및 정부과제 공동 기획 - 데이터 반입 전 기업 처방 테이블 구조 검토·레지멘 매핑 가능성 진단(자문)부터 단계적 착수
본 연구 관련 연구실 특장점
- 연세의료원 재직 시 항암 처방 지원 프로그램 개발과 효율·안전성 평가(Int J Med Inform 2013), 「화학요법 처방 장치」 특허 등록 - 연세의료원 의료정보실 HIS 아키텍트로 CPOE·CDW 설계·운영(2008~2014), 실제 병원 EMR의 처방 데이터 구조를 직접 다룬 경험 - 삼성서울병원 CDW로 난치성 삼중음성유방암 코호트를 선정·분석(Cancers 2021)하고 EHR 기반 유방암 레지스트리 구축 - 국내 다기관 EHR 기반 능동적 약물감시 프레임워크 개발·적용(Drug Safety 2023) - 카카오헬스케어에서 다기관 연합학습 데이터 엔지니어링과 연구 데이터 플랫폼용 LLM 파이프라인 담당 - 비정형 판독지 유전형 정보 구조화 추출(J Korean Med Sci 2020), 임상 NLP·앰비언트 AI 이상사례 포착 발표(KSMO 2026) - 생식건강 기록(나프로 차트)을 구조화·상대시간 정렬해 데이터셋을 만드는 특허 출원(가톨릭대 산단, 2026)
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - EMR·플랫폼 운영 환경과 항암 처방·진료기록 샘플(가명·비식별) 제공 또는 협력 병원 연계 - 제품에서 풀고 싶은 문제와 사용자 워크플로우 공유, 목표 정확도·처리 속도 등 성능 기준 정의 - 개발한 추론 모듈을 자사 제품·플랫폼에 탑재해 현장 시험할 수 있는 환경과 피드백 제공 - 인허가·영업·사업화를 주도하고, 정부과제 지원 시 주관기관으로 공동 기획 연구실 역할 - 항암 레지멘·치료 라인 추론 모델과 암 환자 임상 궤적 재구성 알고리즘 개발·고도화 - 처방 데이터 정제·매핑 규칙 설계, CDM·FHIR 변환과 데이터 품질 진단 - 기업 데이터 기준 정확도 검증, 오류 유형 분석과 개선안을 담은 리포트 작성 - 제품 탑재·기술이전 가능한 모듈 형태로 정리하고 논문·특허로 성과화
협업 파트너 희망 요건
- EMR·HIS 벤더 및 클라우드 EMR 전환 기업 - CDW·병원 연구 데이터 플랫폼, 의료데이터 중계 플랫폼 기업 - AI 진료기록비서·앰비언트 AI 기업(생성 기록 구조화·품질 평가 수요) - 의료 데이터 표준화(CDM·FHIR) 및 데이터 품질 솔루션 기업 - 데이터 CRO·RWE 분석 기업(항암 치료 라인·레지멘 분석 수요) - 항암제를 보유한 제약사의 의학부·RWE 조직(치료 패턴 분석 수요) - 임상시험 대상자 탐색·환자 매칭, 항암 처방 지원(CDSS) 솔루션 기업 - 기업 규모 무관 / 공동연구는 수도권 선호, 기술이전·자문 등 비대면 진행 건은 지역 무관