Development of a Personalized Precision Epilepsy Care System Using AI Integrating Multimodal Biomarkers Across the Disease Continuum
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064104
교육부
한국연구재단
고려대학교
김하욤
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
개발연구
대학
서울특별시 성북구
보건의료 > 임상의학 > 신경과학
... 진료보조 시스템 개발을 최종목표로 함.- 뇌전증 환자의 임상정보, 기본 혈액검사 정보, 신경염증 혈액 마커, 후생유전학적 마커, 뇌파 및 MRI 자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 인공지능 (artificial intelligence, AI) 알고리즘을 적용하여 진단을 위한 환자 상태 평가 분류, 발작 탐지 및 예측, 치료효과 모니터링 및 활성도 평가, 장기적 예후 예측을 ...
연구개발내용본 연구는 뇌전증 환자의 전주기 케어를 위한 다중 도메인 데이터베이스 구축부터 통합 AI 모델 개발 및 임상 실증까지 총 4단계에 걸쳐 수행함.1) 멀티모달 데이터베이스 구축 및 CRF 확립: 후향적 500명 및 전향적 50명의 뇌전증 환자와 정상 대조군 50명을 대상으로 EMR 기반 임상정보, 혈액 바이오마커, 뇌파(EEG), MRI 데이터를 ...
1. 연구개발성과의 활용방안1)임상 진료의 효율성 및 경제성 제고: 본 시스템 도입 시 기존 30분이 소요되던 뇌파 분석 시간을 3분 이내로 1/10 이상 단축함. 이를 통해 불필요한 반복 검사를 줄여 건당 약 40만 원에 달하는 의료 비용을 절감하고 진료 효율을 극대화함.2)데이터 결측 대응형 의사결정 지원: 고비용 검사(혈액 마커 등)가 누락된 실제 임...