Study on a model for screening patients at early risk for rare diseases through integration of real-world data and literature-based knowledge
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114431
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교세종캠퍼스
남진현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,487만원
4,487만원
응용연구
대학
세종특별자치시 세종특별자치시
수학 > 응용통계 > 의학/생물통계
본 연구의 최종 목표는 실사용자료와 바이오 메디컬 문헌 기반 지식을 통합하여 희귀질환의 조기 위험 환자를 선별할 수 있는 통계적 학습(statistical learning) 기반 모형을 개발하는 것이다. 이를 통해 환자의 복합적인 임상 및 생물학적 특성을 반영한 고도화된 선별 시스템을 구축하고, 임상 환경에서 활용 가능한 조기 진단 지원 도구로 확장하고자 ...
... 실사용자료와 바이오 메디컬 문헌 기반 지식을 통합하여 희귀질환의 조기 위험 환자군을 선별하기 위한 통계적 학습 기반 분석 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 한다. 초기 단계에서는 이질적 데이터 통합 및 다층적 이종 네트워크를 구축하고, 중기 단계에서는 네트워크 구조를 학습하는 파운데이션 모델을 개발하여 환자 모듈을 식별하며, 후기 단계에서는 이를 기반으로 준지도학습 기반 조기 위험 ...
... 있다. 특히 다층적 이종 네트워크와 파운데이션 모델을 기반으로 한 분석 결과는 기존 단일 데이터 기반 시스템보다 높은 설명력과 확장성을 제공하며, 대규모 의료 데이터를 활용한 실시간 위험 ... 통합한 다층적 이종 네트워크 및 파운데이션 모델 기반 분석 프레임워크를 제안함으로써, 보건의료 빅데이터 분석 방법론의 새로운 패러다임을 제시한다. 특히 고차원의 이질적 의료 데이터를 구조적으로 통합하고 ...