Development of an XAI-based Long-term Hypertension Prediction Model using Adaptive Preprocessing and Multi-center Time-series Clinical Data
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065679
교육부
한국연구재단
강원대학교
최병근
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
강원특별자치도 춘천시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 다기관 시계열 데이터 기반의 범용적 고혈압 예측 모델 완성입니다. 강원대학교병원 및 한림대학교병원의 건강검진 시계열 데이터를 융합하여, 실제 임상 현장에서 즉시 적용 가능하며 일반화 성능이 극대화된 고혈압 장기 예측 AI 모델을 개발하고자 합니다. 궁극적으로 단일 기관 데이터만 활용할 때 발생하는 태생적 편향성을 극복하고, 엄격한 다...
핵심 연구개발 내용은 4가지 단계로 요약할 수 있습니다.- 대규모 다기관 시계열 코호트 구축 및 타겟 변수 정의: 강원대병원과 한림대병원의 검진 데이터를 병합하고, 최소 2회 이상 수검한 환자군을 선별해 생체 지표의 시간적 변화를 추적하는 시계열 데이터셋을 확보합니다. 이후 고혈압 발병과 연관된 22개의 핵심 임상 변수를 추출합니다.- 다중 시점 발병 예측...
- EMR 연동형 AI 예측 모듈 구현: 개발된 성과를 전자의무기록(EMR) 및 국가 건강검진 시스템에 탑재 가능한 모듈로 고도화하여, 의료진이 환자 맞춤형 진단, 예방적 약물 처방 및 생활 지도를 적기에 수행하도록 돕는 임상 의사결정 보조 지표로 활용할 계획입니다.- 의료 시계열 데이터 분석 표준 프레임워크 제시: 시계열 앙상블, 결측치 다중 보정, 클래...