Multicenter Multimodal Multioutput Medical Data-based Trustworthy AI Model
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064898
교육부
한국연구재단
고려대학교산학협력단
조윤상
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구는 다기관·다중모달·다중정답 의료 데이터 환경에서 설명가능성, 공정성, 안정성, 프라이버시를 통합적으로 확보하는 신뢰가능한 의료 인공지능 모델을 개발하는 것을 최종 목표로 한다. 기존 의료 인공지능 연구는 단일기관·단일모달·정확도 중심으로 수행되어 실제 임상 환경에서 요구되는 일반화 성능과 해석 가능성을 충분히 만족하지 못하는 한계를 가지며, 최근 ...
본 연구는 다기관·다중모달·다중정답 환경에서 신뢰가능한 의료 인공지능 모델을 구축하기 위해 네 가지 핵심 연구를 수행한다.핵심연구 1에서는 유방암 재발 예측 문제를 대상으로 시간 의존적 설명가능 생존모형을 제안한다. 기존 Cox model이 갖는 선형 가정의 한계를 극복하기 위해 생존시간을 구간별 확률로 분해하고, 이를 feature contribution...
... tabular adversarial robustness, 프라이버시 보존형 학습을 통합한 새로운 의료 AI 연구 프레임워크를 제시함으로써 관련 분야의 연구 방향을 확장한다. 산업적으로는 소프트웨어 의료기기 및 임상 의사결정 지원 시스템으로 확장 가능하며, 디지털 헬스케어 및 AI 기반 의료 서비스 산업 발전에 기여할 수 있다. 사회적으로는 공정하고 신뢰 가능한 의료 인공지능을 통해 ...