매칭 진행 중
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ID
x-001
전자의무기록(EHR) 기반 암 임상 궤적 재구성·항암 레지멘 자동 추론 AI 공동 개발
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
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기업
을 찾는 공고입니다.
대부분의 전자의무기록(EHR)은 처방을 개별 약물 단위로만 저장해 레지멘·치료 라인·시간 순서가 사라집니다. 연구실은 실사용 처방 데이터에서 Transformer-CRF 기반으로 항암 레지멘 구조를 자동 추론하는 모델과, 암 환자 진료기록을 시간·의미 단위로 재구성해 임상 궤적을 복원하는 방법론(과기정통부 우수신진연구, 2026~2030)을 개발하고 있습니다. 병원 의료정보실 CPOE·CDW 설계와 헬스케어 기업 연구 데이터 플랫폼 경력을 바탕으로 데이터 파이프라인·품질 관리(DQM)·공통데이터모델(CDM·FHIR) 변환까지 실무 수준에서 다루며, 진료기록을 연구·AI가 바로 쓸 수 있는 형태로 자동 큐레이션하는 엔진을 EMR 벤더·데이터 플랫폼 기업과 공동 개발·검증하고자 합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
EHR
실세계데이터
임상궤적
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
PHI Lab(Precision & Provenance Health Informatics Lab)은 정밀의료와 디지털 헬스케어 구현을 위한 데이터 기반 학제간 연구를 수행합니다. 공공데이터부터 전자의무기록(EHR)까지 신뢰할 수 있는 데이터 활용, 실세계 데이터(RWD) 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축, 실세계 근거(RWE) 생성, 정보 아키텍처 설계가 축이며, 최근에는 ① 암 환자 진료기록의 임상 궤적을 시간·의미 단위로 재구성하는 방법론(우수신진연구, 2026~) ② EHR 실사용 처방 데이터에서 항암 레지멘 정보를 자동 추론하는 AI ③ FAERS·EHR 기반 약물감시(ADR 신호탐지·중복제거 파이프라인) ④ 치료 레지멘 프로토콜·투약량 산정 자동화(투약 오류 예방)에 집중하고 있습니다. 병원 간호사·의료정보실 HIS 아키텍트(CPOE·CDW)·대학병원 박사후·헬스케어 기업 데이터 엔지니어를 거친 현장 경력을 바탕으로, 국내외 의료기관·대학과 협력해 임상 적용 가능한 데이터 기술을 개발합니다.
대표 연구 분야
1. 임상 궤적 재구성·예후 예측 — 암 환자 진료기록의 시간·의미 재맥락화, 병기·유전체 변이 반영 예후 분석 (과기정통부 우수신진연구 2026~30) 2. 항암 레지멘 정보 추론 — EHR 실사용 처방 데이터에서 Transformer-CRF 기반 레지멘 구조 예측 (과기정통부 개인기초 2025~26) 3. 실세계 데이터 기반 약물감시 — FAERS 불균형 분석·중복제거, 다기관 EHR 능동적 약물감시 프레임워크, 신속심사 의약품 안전성 평가 (Pharmacoepidemiol Drug Saf 2024, Sci Rep 2024, JCO 2026, ISPOR 2025) 4. 실세계 근거(RWE) 생성 — 유방암 코호트 RWE, RWD 확보 가능성(attainability) 평가 프레임워크 (Clin Breast Cancer 2025, JMIR 2023) 5. 임상 의사결정 지원·처방 자동화 — 레지멘 프로토콜 기반 처방량·약물 조합 산정, 최소수가 약제조합 알고리즘 (화학요법 처방 장치 특허) 6. 데이터 표준·거버넌스 — 공통데이터모델(K-CDM·OMOP), 임상-유전체 데이터 모델(cGDM), 질병관리청 데이터공개이용위원 활동
정부과제 / 산학협력 경험
[연구책임자 과제 · NTIS 확인] • 과기정통부 우수신진연구(유형B) 「AI 기반 암 환자 임상 궤적 재맥락화 방법론 연구」 — 2026~2030 수행 중 • 과기정통부 개인기초연구 「AI 기반 유방암 항암 레지먼 정보 추론: 실사용 처방 데이터를 활용한 모델 개발」 — 수행 중 • 한국연구재단 국제협력 「AI 기반 학술-의료-지역공동체 통합 헬스케어 혁신을 위한 한-미 다학제 연구교류 체계 구축」 — University of Cincinnati 공동, 2026년 3월 GHMW 2026 워크숍 공동 주최 [참여 과제 · 이전 소속] • 식약처 「의약품 이상사례 분야 병원 EMR 표준모델(K-CDM·K-Sentinel) 개발」, 「NSAIDs 부작용 평가·저감화(다기관 CDM)」, 의약품안전관리원 CDM–KAERS 연계 — 다기관 EMR-CDM 약물감시 체계 구축 경험 • 교육부 「공간 모델링을 통한 유방암 생존자 사회적 건강결정요인」(성균관대 재직 시) [산학·의료기관 협력] • 은평·부천성모병원과 심평원(HIRA) 데이터 과제 수행 중 / 삼성서울병원·헬스케어 기업과 유방암 코호트 공동연구(MOMENTUM) / 국내 대학과 FAERS 공동연구 / 헬스케어 기업과 LLM 평가·임상 개체명 인식 논문·특허 진행 중 • 질병관리청 CODA 데이터공개이용위원 [산업 경력] 연세의료원 의료정보실 HIS 아키텍트(CPOE·CDW), 삼성서울병원 연구자원표준화센터, 카카오헬스케어 ML/LLM 데이터 엔지니어(연합학습·연구 데이터 플랫폼) [기술이전] 가톨릭대 산단 명의 특허 현재 없음(연세대 산단 명의 화학요법 처방 장치 특허는 이전 소속) — 공동 개발 결과물의 신규 출원 형태로 협의
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
현대 암 치료는 복합 약물 조합과 정교한 투여 일정을 갖춘 레지멘 단위로 이뤄지지만, 대부분의 전자의무기록(EHR)은 개별 약물 단위로만 처방을 저장해 레지멘·치료 라인·시간 순서가 사라집니다. 연구실은 실사용 처방 데이터에서 Transformer-CRF 기반으로 항암 레지멘 구조를 자동 추론하는 모델(과기정통부 개인기초연구)과, 암 환자 진료기록을 시간·의미 단위로 재구성해 임상 궤적을 복원하는 방법론(과기정통부 우수신진연구, 2026~2030)을 개발하고 있습니다. 병원 의료정보실에서 CPOE·CDW를 설계하고, 대학병원 연구자원표준화센터와 헬스케어 기업의 연구 데이터 플랫폼(연합학습)을 거친 경력을 바탕으로, 데이터 파이프라인·품질 관리·정보 아키텍처까지 실무 수준에서 다룹니다. AI 네이티브 EMR, AI 진료기록비서, 클라우드 EMR 전환, 의료데이터 중계 플랫폼이 동시에 부상하는 지금 — 진료기록을 '연구·AI가 바로 쓸 수 있는 형태'로 자동 큐레이션하는 엔진은 EMR 벤더와 데이터 플랫폼 기업의 공통 병목입니다.
협력 가능 분야
• EHR 처방·진료 기록의 임상 궤적 재구성 및 항암 레지멘 자동 추론 모듈 공동 개발 • 임상 데이터 파이프라인·품질 관리(DQM)·공통데이터모델(CDM·FHIR) 변환 설계 • 실세계 데이터(RWD)의 연구 활용 가능성 평가 프레임워크 적용 • EMR·연구 데이터 플랫폼용 임상 개체명 인식·LLM 기반 기록 구조화 모듈 검증 • 병원 임상 데이터를 활용한 공동 검증 연구 및 정부과제 공동 기획
본 연구 관련 연구실 특장점
• EHR 처방·진료 기록의 임상 궤적 재구성 및 항암 레지멘 자동 추론 모듈 공동 개발 • 임상 데이터 파이프라인·품질 관리(DQM)·공통데이터모델(CDM·FHIR) 변환 설계 • 실세계 데이터(RWD)의 연구 활용 가능성 평가 프레임워크 적용 • EMR·연구 데이터 플랫폼용 임상 개체명 인식·LLM 기반 기록 구조화 모듈 검증 • 병원 임상 데이터를 활용한 공동 검증 연구 및 정부과제 공동 기획
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할: EMR·플랫폼 환경과 비식별 임상 데이터(또는 병원 파트너 연계), 제품 요구사항·사용자 워크플로우 제시, 인허가·사업화 주도 연구실 역할: 임상 궤적 재구성·레지멘 추론 알고리즘 개발, 데이터 파이프라인·품질 관리 설계, 병원 데이터 기반 검증 및 논문·특허화 병원 참여가 필요한 경우 산-학-병원 컨소시엄(가톨릭 의료원 네트워크 활용 가능성 확인 필요)
협업 파트너 희망 요건
• EMR·HIS 벤더 및 클라우드 EMR 전환 기업 • 병원 연구 데이터 플랫폼·의료데이터 중계 플랫폼 기업 • AI 진료기록비서·앰비언트 AI 기업(기록 구조화 수요) • 의료 데이터 표준화(CDM·FHIR) 및 데이터 품질 솔루션 기업 • 비식별 임상 데이터 또는 병원 파트너를 확보한 기업