Development and Clinical Implementation of a Vital Signs-Based AI Model for Prediction Vasopressor Use and Short-Term Mortality in Pediatric Emergency Department Patients
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115199
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
이상윤
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,540만원
4,540만원
응용연구
대학
서울특별시 관악구
보건의료 > 임상의학 > 응급의학
소아 응급 환자의 연령 보정 활력징후를 기반으로 승압제 사용 및 단기 사망 위험을 예측하는 인공지능 (AI) 모델을 개발하고 이를 임상에 적용함으로써, 고위험 소아 환자의 조기 발견과 신속한 치료 개입을 가능하게 하여 궁극적으로 환자의 생존율 향상에 기여하고자 한다.
▶ 1차 년도: 모델 개발 및 다기관 연구 준비● 소아 응급실 환자의 활력징후를 활용한 승압제 사용 및 단기 사망 예측 다기관 연구 프로토콜 수립 및 IRB 승인(서울대병원, 분당서울대병원, 보라매병원)● 단일기관(서울대 어린이병원) 데이터를 기반으로 초기 및 경과 활력징후와 승압제 투약 정보를 활용한 예측 모델 개발● 활력징후는 z-score로 표준화하고...
1) 활용방안● 예측 모델을 통해 승압제 사용 및 사망 위험을 조기에 평가하여 환자 맞춤형 치료 전략 수립 및 치료 성과 향상 가능● EMR과 통합하여 바쁜 소아 응급실 환경에서 의료진 의사결정을 지원하고 진료의 질 개선● 다기관 검증 후 전국적으로 확산하여 국내 소아 응급 진료 수준 전반 향상 기대2) 기대효과● 과학기술적 효과: AI 기반 예측 모델은 ...