Development and Clinical Validation of an Explainable AI-Based Intelligent ICU Nursing Handover Agent (ARGUS)
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064733
교육부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
정진선
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 중환자실(ICU)의 방대한 정형 데이터를 실시간으로 추론하여 환자 맞춤형 핵심 정보를 선별하고, 이를 설명 가능한 방식(Explainable AI)으로 제공하는 지능형 중환자 간호 인계 AI 에이전트(Agent for Reasonong, Guidance, and Unified Synthesis, ARGUS)를 원천 개발하고 임상 유효성을 ...
본 연구는 총 3개년에 걸쳐 (1) 데이터 엔진 설계, (2) 시스템 구현, (3) 임상 실증의 단계로 수행됨.▶ 1차년도: 임상 데이터 분석 및 하이브리드 추론 엔진 설계상급종합병원의 임상데이터웨어하우스(CDW)와 연계하여 중환자실 고위험군 코호트의 비식별 데이터를 추출하고 정제함. 문헌 고찰 및 전문가 델파이(Delphi) 조사를 통해 간호 실무에서 환...
▶ 연구개발성과의 활용방안본 연구를 통해 확보된 ARGUS 모델은 프로토타입 형태의 지능형 간호 인계 솔루션으로 병원 현장에 즉시 시연 및 도입이 가능함. 특히 XAI가 도출한 시각적 ... 직접 추론하고 생성하는 원천 기술을 확보함. 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 통해 의료 인공지능의 최대 장벽인 블랙박스 문제를 해결하고 실무 신뢰성을 극대화함.경제적, 산업적 측면으로는 자동화된 ...