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의료정보 빅데이터 분석 및 기계학습을 이용한 영상판독, 질병진단, 예후예측 시스템 개발
System development for biomedical machine learning and big data analysis for the diagnosis and prediction of diseases 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한림대학교
HalLym University
연구책임자 조범주
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-10
과제시작연도 2018
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201900019735
과제고유번호 1711064748
사업명 바이오.의료기술개발(R&D)
DB 구축일자 2020-04-11
키워드 기계학습.인공지능.빅데이터.정밀의학.디지털 영상 처리.machine learning.artificial intelligence.big-data.precision medicine.digital image processing.

초록

연구의 목적 및 내용
- 의료 임상정보, 영상정보 및 유전체정보 데이터가 방대해지면서, 빅데이터 분석을 통해 새로운 의학지식을 발견하고, 질병을 모델링을 하는 것이 가능해짐.
- 머신러닝(기계학습) 알고리즘이 발달하면서, 컴퓨터가 의료정보를 분석하여 진단 및 치료 결정을 내리는 의료인공지능이 의학에 적용되기 시작함. 국내외 여러 연구 기관에서 이를 개발 중이며, 의료인공지능의 효용성이 입증되기 시작함.
- 본 연구는 의료정보 빅데이터의 분석과 머신러닝을 이용하여 영상판독, 질병진단, 예후예측이 가능한 의료인공지능 시

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제출문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
  • 가. 연구개발의 배경 및 필요성 ... 6
  • 나. 연구 개요 ... 6
  • 다. 연구개발 전략 및 방법 ... 7
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 7
  • (1) 위내시경사진 자동판독 의료 인공지능(AI) 시스템 개발 ... 7
  • (2) 안저사진 자동판독 의료인공지능 시스템 개발 ... 10
  • (3) 질확대경 기반 자궁경부 신생물 진단 머신러닝 모델 개발 ... 13
  • (4) 인구학적, 사회경제적, 전신질환 관련 요인을 바탕으로 자살사고 예측 모델 개발 ... 15
  • (5) 한국인에서 사시관련 뇌신경마비의 역학 및 관련인자 분석:국민건강보험 표본코호트 연구 ... 17
  • (6) 한국인에서 수면시간과 근골격계 통증의 상관관계 분석 – 국민건강영양조사 연구 ... 18
  • (7) 의료인공지능 및 빅데이터 분석 전용 연구실 구축 ... 20
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 21
  • 3-1. 목표 ... 21
  • 3-2. 목표 달성여부 ... 21
  • 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 21
  • 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 21
  • 붙임. 참고문헌 ... 22
  • 끝페이지 ... 24

참고문헌 (25)

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