Multimodal Machine Learning for Mortality Prediction in Community-Acquired Pneumonia Using Chest Radiographs and Clinical Variables
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115023
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교
백문성
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,444만원
4,444만원
개발연구
대학
서울특별시 동작구
보건의료 > 임상의학 > 호흡기학
@ 흉부 X선 영상과 임상 변수를 기반으로 한 통합적 폐렴 예후 예측 모델 개발 및 검증 @본 연구의 목표는 지역사회획득폐렴(CAP) 환자의 30일째 사망을 조기에 예측하기 위해 흉부 X선 영상과 CURB-65 구성 요소 임상 변수를 통합한 다중 모달 머신러닝 모델을 개발하고 검증하는 것임1. X-CURB-65 모델 개발 및 검증X-CURB-65: 흉부 X...
@ 폐렴 환자 코호트 구축 및 모델 개발 검증 @ 1. 연구 대상: 2022년 1월 1일부터 2025년 12월 31일까지 중앙대병원, 서울성모병원, 여의도성모병원 응급실에 내원하여 폐렴진단코드를 부여받은 모든 환자 중에서 호흡기내과 전문의에 의해 의무기록과 흉부 X선 리뷰를 통해 CAP으로 진단된 환자1) 포함 기준: 만 18세 이상 성인, 응급실 내원 ...
... 의료비 절감3) 팬데믹 또는 호흡기 감염 유행 시 의료자원 효율적 배분에 기여4) 병원 간 치료 편차 감소를 통한 의료 서비스 표준화5) 원격의료 환경에서 환자 데이터 입력 시 위험도 자동 평가6) 멀티모달 AI 진단 솔루션 개발로 PACS 및 EMR 시스템과 연동하여 상용 의료 소프트웨어로 사업화7) 폐렴 예후 예측 모델을 기반으로 관련 기술의 특허 출원