Development of an Integrated Adaptation Model for Domain-Agnostic Medical AI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111593
과학기술정보통신부
한국연구재단
성균관대학교산학협력단
박현진
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,415만원
6,415만원
기초연구
대학
경기도 수원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 과제의 최종 연구목표는 비식별화로 인해 명시적인 도메인 정보가 제한된 환경에서, 다양한 도메인 불일치에 통합적으로 대응할 수 있는 적응 모델을 개발하는 것임.
본 과제는 1년간 진행되는 과제로 아래의 기술을 개발함. 기술1: 잠재 도메인 기반 특징 표현 정렬기술- 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model, GMM)으로 잠재 도메인 분포 추정. 이를 통해 도메인 식별자 없이도 각 샘플의 잠재 도메인 소속 확률을 추정.-정규화 기반 특징 표현 정렬. 기술2: 의사라벨(Pseudo label)을...
- 다기관 환경에서의 의료 AI 활용성 확대 가능함. 다양한 의료기관에서 수집된 데이터의 도메인 불일치를 완화하여, 특정 기관에 특화된 기존 의료 AI 모델을 다양한 임상 환경으로 확장할 수 있음. 또한 각 기관의 개별 모델 구축 및 관리 부담을 줄여, 도메인 비종속형 의료 AI의 운영 효율성을 향상시킬 수 있음.-과학 기술적으로 도메인 라벨에 의존하지 않...