Development of an Explainable AI Model for Long-term Brain Age Trajectory Prediction Based on Dual-stream Diagnostic-Prognostic Estimation Using Multimodal Data
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064176
교육부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
박성홍
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
경기도 수원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... do-calculus 기반 다층 분산 분해(진단·기울기·외생·잡음)와 가상 개입 시뮬레이션을 통합하여, 1/3/5년 예측값 및 95% trajectory band를 포함한 행동 유도형 디지털 트윈 패널을 구현함.○ (임상 전환) TRIPOD+AI·PROBAST+AI 검증 체계 하에 BICWALZS·UK Biobank·ADNI·OASIS-3·AIBL 등 다기관 코호트로 외부 ...
... 분산을 diffusion에 반영하고, 시간가변 공변량 u_i(t)는 S4 인코더로 요약 후 주기성·Matern 복합 GP prior 부여하여 N_u(μ_u, σ²_u)를 산출함.○ (반사실적 개입 추론) 다층 분산 분해와 do-calculus 가상 개입으로 1/3/5년 예측값과 95% trajectory band를 포함한 구조화 디지털 트윈 패널을 출력함.
... 병리가 활성화된 회색지대 환자를 포착하고, 영상-단백체 불일치와 예측 불확실성을 임상 정보로 전환하여 추가 검사 우선순위를 합리적으로 결정함.○ (임상 의사결정 최적화) 진단·예후 불확실성과 ... 농축) 전임상·경도인지장애 단계의 고속 진행 위험군을 정밀 선별하여 질환 조절 치료제 및 디지털 치료제 임상시험의 표본 규모·추적 기간 비효율을 획기적으로 개선함.○ (연구 인프라 및 기술사업화) ...