Development of a Multimodal Big Data-Driven AI Model for Predicting Complications and Precision Risk Classification in Colorectal Cancer
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064159
교육부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
황지영
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
보건의료 > 임상의학 > 예방의학
멀티모달 빅데이터(식이?후성유전체?장내미생물?대사체?임상정보)를 통합한 인공지능 모델을 개발하여, 대장암 수술 후 합병증, 재발 및 사망으로 이어지는 통합 예후를 정밀하게 예측하고, 환자 개인별 주요 위험 요인을 설명 가능한 형태로 규명함으로써 임상적 활용 가능성을 제시하는 것임.
... 임상정보, 유전체, 후성유전체(DNA methylation), 장내미생물, 대사체 등 이질적인 멀티모달 빅데이터를 통합하여, 대장암 수술 후 발생하는 합병증, 재발, 사망을 포함한 예후를 정밀하게 예측하는 인공지능 모델을 개발하는 것을 목표로 함.연구는 먼저 환자 단위로 다양한 데이터 유형을 통합·정제하여 분석 가능한 구조로 구축하고, 각 모달리티별 독립적인 예측 성능을 평가한 후, ...
... 알고리즘을 실제 의료 현장에 도입하여, 수술 전후 환자 상태에 따른 맞춤형 위험도 모니터링 및 정밀 진단 도구로 활용함.[후속 연구의 기술적 토대 마련] 암 환자 대상의 멀티오믹스 데이터 통합 분석 파이프라인을 타 암종이나 만성질환 연구로 확장하여, 멀티모달 AI 연구의 표준 모델로 활용함. 2) 연구개발성과의 기대효과[학술적 측면] 대장암 예후와 관련된 다차원적 바이오마커를 ...