Development of a Multimodal Large Language ModelBased Prediction Model for Complications After Percutaneous Lung Biopsy
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114176
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
정동영
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,441만원
4,441만원
응용연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 임상의학 > 영상의학
온프레미스(on-premise) 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM)을 기반으로 전자의무기록(EMR), 검사 수치, 흉부 X선 등 영상 정보를 준실시간으로 통합 분석하여 경피적폐생검 전 환자의 시술 연관 합병증을 예측·경보하는 임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System, CDSS) 플랫폼을 개발
1. 1차년도멀티모달 데이터셋 구축 및 전처리 파이프라인 확립 및 on-premise MLLM 환경 구축1) PTNB 멀티모달 데이터셋 (EMR, Chest x-ray, 혈액검사 결과 및 라벨링)2) 원내 On-premise MLLM 환경 구축 (Medgemma 1.5 4b모델 및 Medgemma 27b multimodal 모델)2. 2차년도MLLM 파인튜닝 ...
1. 활용계획○ 기술플랫폼의 확장- 본 연구를 통해 개발될 MLLM 기반 CDSS 플랫폼은 향후 다양한 흉부 질환군을 대상으로 개발을 추진할 것임 예시)섬유화증 및 폐쇄성폐질환의 급성악화 예측, 폐렴 후 합병증 발생 예측○ 기술 실용화 및 제품화 방안- MLLM-CDSS의 원내 시험 운영 후 실제 임상환경에 적용- 본원 적용 후 국내 주요 의료기관과 협력하여 ...