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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
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연구책임자 | 권영석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100018390 |
과제고유번호 | 1711104980 |
사업명 | 바이오.의료기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-02-26 |
키워드 | 수술 후 폐부종.예후 예측.빅데이터 분석.데이터 베이스.인공지능.기계학습.알고리즘.의료 빅데이터.Postoperative pulmonary edema.Prognosis prediction.Big data anylsis.Data Base.Machine learning.Artificial intelligenc.Algorithm.Medical big data. |
□ 연구개발 목표
많은 임상의료 및 유전체정보 빅데이터가 등장하고 기계학습 알고리즘이 발달하면서, 컴퓨터가 의료정보를 수집하여 결정을 내리는 인공지능이 의학에 적용되기 시작함.
특히, 임상실험을 하기 어려운 질환이나 희귀 질환에 대해서 인공지능의 역할이 커져가고 있음. 현재 다양한 국내외 연구기관에서 의료 인공지능을 개발 중이며, 아직 미개척된 여러 질환들에 대한 인공지능 엔진의 개발 및 선점이 시급.
수술 후 폐부종은 질환의 특성상 임상시험을 하기 어려운 질환이면서 발생시 심각한 결과를 초래 할 수 있다. 본 연구
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