Development of an Explainable AI-Based CDSS for Breast Cancer Treatment with Retrieval-Augmented Generation Using Multicenter Real-World Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112134
과학기술정보통신부
한국연구재단
경남대학교산학협력단
박미영
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,435만원
6,435만원
응용연구
대학
경상남도 창원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 연구의 최종목표는 임상 전문가의 의사결정 효율성과 일관성을 제고하여 비용 절감과 정밀의학 기반 개인맞춤형 유방암 치료 패러다임을 실질적으로 구현하고자 한다. 이를 위하여, 다기관 실제 임상데이터(Real-World Data, RWD)를 기반으로, 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서, 설명 가능한 인공지능(XAI), 검색증강생성(RAG), 임상의사 참여형 ...
본 연구는 3년의 연구개발 전략에 따라 추진된다.*1차년도*(다기관 표준임상빅데이터 구축) 부산대학교병원과 경상국립대학교병원에서 유방암으로 진단받은 환자를 대상으로 환자정보, 외래정보, ... 신체계측, 활력징후 등 정형 및 비정형 임상데이터를 추출한다. 이후 기관별 EMR 구조와 데이터 특성을 분석하여 공통 데이터베이스 스키마에 맞춘 다기관 표준임상빅데이터를 구축한다. 또한 OMOP ...
본 연구성과는 병원 간 원천 데이터 이동 없이 활용 가능한 다기관 연합학습 기반 유방암 치료결정지원 플랫폼으로 활용될 수 있다. 개발된 X-ACT는 EMR과 병리기록지를 통합 분석하여 환자별 치료 예측 결과와 근거 기반 설명을 동시에 제공하므로, 실제 임상현장의 치료 의사결정 보조 시스템으로 확장 가능하다. 또한 RAG 기반 임상근거 생성 모듈과 SHAP 기반 ...