Development and Clinical Validation of AI System for Acute Exacerbation Prediction Based on Multi-institutional Collaboration
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(디딤돌)
2026년
2420026736
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
주식회사 스파이더코어
강민근
7명
2026.01.01 ~ 2026.12.31
2025.07.01 ~ 2026.12.31
1.3억원
1.8억원
개발연구
중소기업
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 연속적 동역학 모델링과 연합학습을 융합한 차세대 급성악화 예측 시스템을 개발하여, 의료기관 간 데이터 프라이버시를 보장하면서도 높은 정확도의 환자 상태 예측이 가능한 지능형 의료 AI 플랫폼을 구축하고 검증하는 것입니다.기존 딥러닝 기반 예측 모델들은 정해진 시간 간격으로 수집된 데이터를 전제로 하여, 불규칙한 시점에서 수집되는 실제 생체신호의 ...
... 다수의 가능한 미래 궤적을 생성하고 이들의 분포를 분석하여 급성악화 발생 확률과 예상 시점의 신뢰구간을 제공합니다.연합학습 기반 다기관 협력 시스템 개발 측면에서는 각 의료기관의 민감한 환자 데이터를 직접 공유하지 않으면서도 통합된 AI 모델을 학습할 수 있는 연합학습 기반 협력 플랫폼을 구축하여 데이터 프라이버시를 보장하면서도 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 4개 로컬 노드가 ...
... 또한 개인정보보호를 보장하면서도 다기관 데이터의 협력적 활용을 가능하게 하는 연합학습 플랫폼은 의료 빅데이터 활용의 새로운 패러다임을 제시하여 의료기관 간 데이터 사일로 문제를 해결하고, 보다 일반화된 성능의 AI 모델 개발을 가능하게 하여 국가적 차원의 의료 데이터 통합 활용 기반을 마련할 수 있습니다.경제적 파급효과로는 급성악화 조기 예측을 통한 예방적 중재로 ...