K-PALMS: Building a National Pediatric Allergic March Surveillance System Using an AI Prediction Model for Environmental Exposure Based on Multi-center EMR and National Health Insurance Claims Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115032
과학기술정보통신부
한국연구재단
한림대학교산학협력단
하은교
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
2,798만원
2,798만원
응용연구
대학
강원특별자치도 춘천시
보건의료 > 임상의학 > 알레르기/임상면역학
다기관 소아청소년과 전자의무기록과 국민건강보험공단 빅데이터를 연계하여 환경성 유해물질 및 대기오염물질 노출이 소아 알레르기 행진 발생과 진행에 미치는 영향을 인공지능 예측모델로 정량화하고, 인구집단 수준의 조기경보 지표(K-PALMS)를 산출하여 국가형 소아 알레르기 행진 감시체계를 구축한다.
3개 이상 기관 소아청소년과 전자의무기록을 공통 데이터 모델 기반으로 표준화하고 2005년부터 2010년 사이 출생 소아 약 270만 명의 장기 추적 코호트를 공단 자료와 연계한다. 환경성 유해물질 노출은 공공 환경데이터 연계 및 생체시료 수집으로 보완하며, 기계학습·딥러닝 기반 4단계 알레르기 행진 예측모델을 개발하고 설명 가능한 인공지능 기법으로 핵심 예측인자를 ...
본 연구에서 개발된 예측모델은 임상 현장의 고위험 소아 조기 식별 도구로 전환되며, 시도별 K-PALMS 지표는 질병관리청·환경부·보건복지부의 소아 알레르기 감시 및 예방 정책 수립에 직접 활용된다. 최종적으로 소아 알레르기 행진의 체계적 감시·조기경보·선제적 대비를 통해 소아기부터 이후 전 생애에 걸친 삶의 질 향상, 의료비 절감 및 건강불평등 해소에 기...