Advancement and Expansion of Stroke Patient AI Monitoring Systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113773
과학기술정보통신부
한국연구재단
동서대학교
김대민
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
5,761만원
5,761만원
응용연구
대학
부산광역시 사상구
기계 > 생산기반기술 > 인간공학기술
○ AI 기반의 상태 분류 모델 고도화 - 임상 데이터(NIHSS 등)와 이미지 분석을 융합하여 환자 상태를 4단계(경미, 중증도, 중증도-중증, 중증)로 정밀 분류(Brott et ... 알고리즘 개발○ 의료진의 상황 인지(Situation Awareness) 지원 시각화 연구 - 빅데이터화된 환자 정보를 의료진이 한눈에 파악할 수 있도록 정보 계층 구조(Information Hierarchy) ...
... 의료 AI 시스템 설계 및 프레임워크 구축 - 사용자 참여형 설계 (UCD) 적용: 개발 초기 단계부터 백병원 의료진의 요구사항을 심층 분석하여, 실제 임상 현장에서 필요한 기능과 데이터 우선순위를 정의함 - 융합 연구 거버넌스 확립: 임상 전문가(의학적 타당성)와 시스템 전문가(인간공학/AI 기술력) 간의 유기적 협업 체계를 구축하여 기술적 정확도와 실효성을 동시에 ...
1) 연구과제의 활용방안○ 인간-AI 협업(Human-AI Teaming) 진료 도구: 의사의 경험적 판단과 AI의 데이터 기반 분석을 결합하여 진단 정확도를 높이는 상호 보완적 진료 보조 도구로 활용○ 전주기 환자 관리 모니터링 시스템: 입원 환자의 급성기 상태 변화 감지부터 퇴원 후 재활/재발 방지까지 아우르는 연속적 건강 관리 시스템으로 활용○ 직관적인 ...