Development of an AI-Based Predictive Model Using Chest CT Imaging in Patients with Blunt Thoracic Trauma: Prediction of Complications and Clinical Outcomes
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115213
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교산학협력단
석준필
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,422만원
4,422만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
보건의료 > 임상의학 > 호흡기학
... Chest CT 영상에서 폐좌상, 혈액가슴 및 늑골골절 병변을 자동 정량화하고, 영상 기반 CT phenotype과 임상 데이터를 통합한 multimodal AI 기반 예후 예측 모델을 개발하는 것임. 이를 통해 폐합병증, 기계환기 필요성, 중환자실 입실 및 사망률 등을 조기에 예측할 수 있는 설명가능 인공지능 기반 임상 의사결정 지원 체계를 구축하고자 함.
본 연구는 총 2년간 수행하고자 하며, 1차년도에는 둔상성 흉부외상 환자의 Chest CT 영상과 Korean Trauma Database(KTDB) 기반 임상 데이터를 구축하고, 폐좌상·혈액가슴·늑골골절 병변에 대한 전문가 라벨링 기반 데이터셋을 확립하고자 함. 이후 3D U-Net, nnU-Net 및 Transformer 기반 segmentation 기...
본 연구를 통해 둔상성 흉부외상 환자의 폐좌상, 혈액가슴 및 늑골골절 병변을 정량적으로 평가할 수 있는 CT phenotype 기반 분석 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대됨. 또한 영상?임상 통합 multimodal AI 기반 예후 예측 모델 개발을 통해 기존 ISS/AIS 기반 외상 평가체계의 한계를 보완하고, 폐합병증 및 중증도 위험군을 조기에 선별할...