Development of an Integrated Generative Transformer Foundation Model for Lifelong Diabetes Prediction and Personalized Medication Recommendation
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064021
교육부
한국연구재단
(서울)경희대학교산학협력단
우세린
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
수학 > 응용수학 > 인공지능수학/데이터사이언스수학
당뇨병 환자의 생애 전주기에 걸친 질병 진행 경로를 예측하고, 개인별 최적 치료 전략을 제시함으로써 정밀의료(precision medicine)를 실현. 기존의 일률적 치료 접근에서 벗어나, 환자 개개인의 임상적·생활습관적 특성을 종합적으로 고려한 맞춤형 의료를 제공함으로써 합병증 발생을 예방하고 환자의 삶의 질을 향상시킴.
(1차년도) 기구축된 국내 및 국외 big data를 활용한 당뇨병 환자의 합병증 예측 foundation model 전처리 (데이터 표준화, 시계열 토큰 시퀀스) 및 컴퓨팅 소스(API) 구축(2차년도) 최적의 당뇨병 환자의 생애 전주기 질병 경로 예측 모델 및 약물 반응 예측 foundation model 구축, 통합 예측 의사결정 지원 시스템(CDSS...
본 연구를 통해 개발된 통합 예측 모델은 당뇨병 환자의 합병증 발생을 조기에 예측하고, 개인별 최적 약물 치료 전략을 제시함으로써 임상 의사결정의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다. 특히 질병 예측과 치료 최적화를 통합한 새로운 패러다임을 제시함으로써, 의료 AI 분야에서의 학문적 기여와 함께 Nature Medicine급 국제 학술지 게재 등 높은 학술...