Development of Augmented Reasoning Agents via Self-Refinement and Human-AI Collaborationfor Complex Clinical Tasks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710115002
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
최은영
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,436만원
6,436만원
응용연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 궁극적 목표는 자기 수정(self-refinement)과 인간-AI 협업(Human-AI Collaboration) 기반의 증강 추론 능력을 갖춘 오픈소스 경량 비전-언어 모델(VLM) 에이전트를 개발하여, 고난도 임상 문제 해결이 가능한 새로운 의료 AI 프레임워크를 제시하는 것이다. 초기 적용 분야로 안과 진료 영역을 설정하고, 해당 영역에서...
본 연구는 3단계에 걸쳐 다음과 같은 내용을 중심으로 수행된다. 1차 연도에는 안과 특화 Vision-Language 모델 개발을 목표로, 고성능 폐쇄형 모델(GPT-4 등)을 활용하여 이미지-텍스트 쌍을 자동 생성·증강하고, 이를 기반으로 EyeFound 및 LLaMA 모델을 통합한 VLM을 구축한다. 이 모델은 안과 영상을 기반으로 정밀한 판독문과 진단...
... 있다. 과학기술적으로는 고품질 데이터셋, 벤치마크, 증강 추론 기반의 의료 특화 프레임워크를 제공하며, 오픈소스 경량화 모델로 구현됨으로써 실제 임상에의 적용 가능성을 높인다. 경제적으로는 고가의 폐쇄형 모델 대체 및 클라우드 서비스 없이 자체 운용이 가능하여 비용 절감 효과가 크고, 사회적으로는 의료 접근성 개선 및 진단 격차 해소에 기여할 것으로 기대된다.