Privacy-Free Synthetic Medical Data Generation for Multi-Institutional Data Integration
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114101
과학기술정보통신부
한국연구재단
강원대학교
사공민철
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,439만원
4,439만원
기초연구
대학
강원특별자치도 춘천시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구과제의 최종목표는 실제 환자의 민감한 개인정보를 직접 포함하지 않으면서도 의료영상의 해부학적 구조와 병변 특성을 충실히 반영할 수 있는 생성형 인공지능 기반 가상 의료데이터 생성 및 활용 기술을 확립하는 데 있다. 이를 위해 X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료영상 modality에 공통적으로 적용 가능하면서도 각 modality의 특성을 반영할 ...
본 연구과제는 의료영상 데이터 활용 과정에서 반복적으로 발생하는 개인정보 보호 문제, 기관 간 데이터 공유 제한, 희귀 질환 데이터 부족 및 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 대안으로서, 생성형 인공지능 기반 가상 의료데이터의 생성 및 활용 기술을 체계적으로 개발하는 것을 목표로 한다. 특히 실제 환자의 민감한 정보를 직접 포함하지 않는 synthetic data를 ...
본 연구를 통해 생성형 인공지능 기반의 가상 의료데이터 생성 기술과 이를 실제 의료 AI 개발에 활용할 수 있는 통합 프레임워크가 확보될 것으로 기대된다. 구체적으로는 다양한 의료영상 ... 연구를 촉진하는 기반 기술로 활용될 수 있다.더 나아가 본 연구에서 개발된 기술은 의료 AI 데이터셋 구축 플랫폼, 연구용 데이터 관리 시스템, 데이터 생성 기반 솔루션 등으로 확장될 수 있으며, ...