An AI-Based Precision Clinical Decision Support System for Predicting Postoperative Recovery and Opioid Use Risk in General Anesthesia Patients
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114003
과학기술정보통신부
한국연구재단
대전대학교산학협력단
문미르
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,494만원
4,494만원
기초연구
대학
대전광역시 동구
보건의료 > 간호과학 > 간호정보표준화/보안
... 설정하고, 이를 조기에 예측할 수 있는 인공지능 기반 모델을 개발하는 데 있다. 나아가, 환자의 수술 전·중·후 임상 정보를 통합 분석하여 개별 환자의 위험 수준에 따른 맞춤형 마취 및 통증 관리 전략을 지원하는 임상의사결정지원시스템(PERIO-SAFE; Perioperative Explainable Risk Intelligence for Outcomes ? ...
본 연구는 전신마취 환자의 회복 지연 및 수술 후 오피오이드 사용 위험을 예측하고 이를 임상 의사결정에 활용하기 위한 인공지능 기반 통합 시스템(PERIO-SAFE)을 개발하고 임상적 타당성을 검증하는 것을 목표로 한다. 1차년도에는 체계적 문헌고찰과 다기관 후향적 EMR 데이터를 활용하여 회복 지연 및 오피오이드 사용과 관련된 위험 요인을 규명하고, 약 5만 ...
1) 연구개발성과 활용계획 본 연구를 통해 개발되는 PERIO-SAFE 시스템은 임상, 연구, 산업 및 정책 영역에서 다각도로 활용될 수 있다. 임상적으로는 전자의무기록과 연동된 ... 안전 관리 교육 자료로 확장되어 의료진 교육에도 기여할 수 있다. 산업적 측면에서는 본 시스템이 의료 인공지능 소프트웨어로 개발되어 병원 정보시스템 및 디지털 헬스케어 플랫폼과 연계된 상용화가 ...