Big Data-Driven Analysis of Life-Course Inequalities in Five High-Mortality Cancers and Policy Intervention Effects
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112815
과학기술정보통신부
한국연구재단
인제대학교
정성훈
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,278만원
6,278만원
기초연구
대학
경상남도 김해시
보건의료 > 보건학 > 보건정책
... 규명 및 AI 시뮬레이션을 통한 생존율 및 의료비 절감 효과를 정량화한 정책수립 근거 도출세부내용:1.K-CURE와 통합코호트 데이터를 활용하여 병기 정보와 암진단 이전 생활행태, 임상 지표를 포함한 전주기 불평등 분석 기반 구축2. 빅데이터(K-CURE, 통합코호트)를 활용하여 소득-지역-치료경로 중심 전국 규모의 5대 다빈도 사망암(폐암·간암·대장암·췌장암·위암)의 ...
... 연구는 Donabedian의 구조-과정-결과(Structure-Process-Outcome) 모델을 암 진단, 치료 과정, 건강결과의 전(全)주기 분석 체계로 재구성하여 4년차에 걸쳐 데이터 구축, 단계별 불평등 분석(소득·지역·치료경로 중심), AI 기반 예측 및 정책 시뮬레이션을 순차적으로 수행하고자 함(1) 1년차: 전(全)주기 암 통합코호트 구축 및 5대 다빈도 사망암의 ...
... 정책수립의 기초 자료로 활용- AI 예측모형 기반 의사결정 지원: AI 예측 및 정책 시나리오 분석 결과를 활용하여 보건의료 자원 배분의 객관성과 정밀성을 높이는 의사결정의 근거 제시- 보건의료 빅데이터 분석연구 방법론 제시: K-CURE 연계분석 방법론 정립을 통해 향후 빅데이터 기반 연구 설계모델 제공2) 기대효과- 과학/기술적 기대효과: 병기 정보를 포함한 전(全)주기 빅데이터 통합분석 ...