Development of an explainable large language model (LLM) based clinical decision support system for oral cancer diagnosis and staging
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114406
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
한동헌
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,437만원
6,437만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
보건의료 > 치의과학 > 구강보건학/예방치과학
본 연구의 최종 목표는 비구조화된 의료 데이터를 통합적으로 해석하여 구강암의 정확한 TNM 병기결정을 돕는 '설명 가능한 대규모 언어모델(LLM) 기반 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)'의 개발과 임상적 실용화임.이러한 핵심 목표를 달성하기 위한 구체적인 세부 달성 목표는 다음과 같음.1) 구강암 특화 지식베이스 및 데이터 파이프라인 구축: 임상 소견,...
1. 핵심 기술 개발 내용: Multi-Agent 추론 설계 본 연구의 가장 큰 기술적 특징은 단일 AI 모델이 아닌, 여러 에이전트가 역할을 분담하여 토론하는 'Multi-Agent 구조'를 구현하는 것임.- 영상의학과 에이전트: CT/MRI 판독 보고서를 해석하여 영상 소견 요약 및 T/N/M 후보를 산출. - 구강병리과 에이전트: 조직검사 결과를...
... LLM 환각 감소 및 설명 가능성 향상 기술 확보- 구강암 특화 LLM 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 임상적 유효성 검증 기반 마련(2) 경제·산업적 측면- 병원 내부 서버 기반 의료 AI 소프트웨어 개발 및 확장 가능성 확보- 구강암 특화 RAG 지식 DB 및 Multi-Agent 추론 프레임워크의 기술 자산화- 두경부암 및 타 암종 병기결정 보조 시스템으로의 확장 가능성 확보(3) 사회적 ...