Bio-Causal AI: Integrative Modeling of Disease Causality and Biological Pathways Using Knowledge Graphs
이공학학술연구기반구축(R&D) · 글로컬R&D지원
2026년
2340052291
교육부
한국연구재단
전남대학교산학협력단
양형정
16명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2028.08.31
2.3억원
2.3억원
기초연구
대학
광주광역시 북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 치료전략을 제안할 수 있는 정밀 의료형 인과분석 시스템 Bio-Causal AI 개발을 최종 목표로 함. 1) 의미기반 지식그래프 구축과 의학적 개념 및 경로 구조화, 2) 시계열 의료 데이터 기반 동적 인과모델(Dynamic Causal Model) 구현, 3) 개입 가능한 인과노드 및 시점 도출을 위한 경로 탐색 모델 개발, 4) 임상 전문가 협력 하에 치료전략 후보군의 타당성 ...
[1차년도]- 의미기반 지식그래프 구축 및 정적 인과 구조 설계- 질병 관련 의학적 개념을 정형화한 의미기반 지식그래프 설계 및 구축- EMR, 영상, 유전체 기반 시계열 데이터 수집 및 전처리- 정적 인과 그래프 구조 정의 및 초기 질병 경로 도출- 핵심 바이오마커 및 조절 인자 후보군 도출 및 그래프 노드화[2차년도]- 시계열 데이터 통합 기반 동적 인과 ...
... 시나리오 등 다양한 AI 기술 융합을 통한 이론 확장 및 실증 연구 달성- 인과추론의 불확실성 정량화, 고차원 데이터의 구조적 해석 등 차세대 의료 AI 기술 개발을 선도할 수 있는 연구 기반 확보2. 경제·산업적 측면- 의료 인공지능 기반 바이오 진단 플랫폼, 치료전략 설계 SW, 병원정보시스템 내 통합 모듈 등 다양한 응용 산업군 확장 가능- 국내 의료 AI·바이오 ...