초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
■ 주요질환을 조기진단하여 국민의 건강한 삶을 보장하는 의료지능 핵심 원천기술 개발
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 기술
- 진단지능 학습 처리 고성능 클라우드 컴퓨팅 기술
- 현장에서 심혈관질환을 진단검사하는 완전자동 최소침습 심혈관질환 센서 기술
* 서비스 대상질환: 3대 주요 심혈관질환(심근경색, 뇌졸중 및 협심증)

○ 전체 내용
■ Dr. AI 기술
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 딥러닝 기술
- 멀

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
■ 주요질환을 조기진단하여 국민의 건강한 삶을 보장하는 의료지능 핵심 원천기술 개발
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 기술
- 진단지능 학습 처리 고성능 클라우드 컴퓨팅 기술
- 현장에서 심혈관질환을 진단검사하는 완전자동 최소침습 심혈관질환 센서 기술
* 서비스 대상질환: 3대 주요 심혈관질환(심근경색, 뇌졸중 및 협심증)

○ 전체 내용
■ Dr. AI 기술
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 딥러닝 기술
- 멀티모달 조기진단 의료지능 딥러닝 기술
- 다기관 협진형 조기진단 의료지능 앙상블 딥러닝 기술
- 임상의사결정지원 개방형 인터페이스 기술
■ 의료 AI 클라우드 기술
- 기관 독립형 진단 클라우드 기술
- 다기관 공유형 의료지능 학습 클라우드 인프라 기술
- 의료지능 학습 클라우드 성능 가속 기술
■ 현장형 완전자동 최소 침습형 심혈관질환 센서 기술
- 현장 적용형 혈액 전처리 및 미세유체 제어 기술
- 심혈관질환 관련 5종 측정용 다중화된 일체형 센서칩 기술
- 고감도 정량화 및 프로세스 통합 센서 칩 기술

< 과제수행방법 >
- 심혈관질환 임상정보 데이터(EMR)와 심혈관질환 사례 해석에 대한 의료 지식/정보 제공은 국내 심혈관질환 전문병원(서울아산병원, 울산대학교병원)이 위탁으로 참여하여 담당
- SW 품질관리 위원회를 운영하여 최종 시스템의 품질 확보 (3개 기술 공통 항목 : 현장진단검사센서, AI클라우드, Dr.AI)
- 의료 AI 클라우드 요구사항 도출 단계에서 잠재 고객 (의료지능 연구자, 인공지능 연구자)의 의견 수렴
- 기 보유한 바이오센서 기술을 기반으로 자동화된 심혈관 질환 현장진단검사기기 개발 추진
- 현장진단검사기기 관련 전문가 확보 및 기술정보 수집

< 연구개발 성과 >
■ End Product
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료기관 독립형 멀티모달 의료지능 딥러닝 시스템 (서버탑재형SW)
- 의료지능 정보 처리용 고성능 클라우드 SW(서버탑재형SW)
- 완전자동화된 현장진단검사 심혈관질환 센서 HW(모듈)

○ 1단계
□ 목표
■ 인공지능주치의 핵심 기술 개발 및 고도화
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 다기관 협진형 의료지능 학습 및 예측 핵심 기술
- 베어메탈 대비 90% 이상의 성능을 지원하는 고성능 진단/ 학습 클라우드 기술
- 심혈관질환 분석용 자동 현장진단검사기기 핵심요소기술 및 최적화

□ 내용
■ Dr. AI 기술
- 의료기관 독립형 의료지능 딥러닝 기술
- 다기관 협진형 조기진단 의료지능 앙상블 딥러닝 기술
- 멀티모달 조기진단 의료지능 딥러닝 기술
■ 의료 AI 클라우드 기술
- 기관 독립형 진단 클라우드 기술
- 다기관 공유형 의료지능 학습 클라우드 인프라 기술
- 의료지능 학습 클라우드 성능 가속 기술
■ 현장형 자동 심혈관질환 센서 기술
- 현장 적용형 혈액 전처리 및 유체제어 기술
- 심혈관질환 마커 3종 측정용 자동현장진단기기 개발
- 고감도 정량화 및 감지 프로세스 단순화 기술

< 연구개발 성과 >
■ End Product
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 다기관 협진형 앙상블 의료지능 딥러닝 시스템 (서버탑재형SW)
- 의료지능 정보 처리용 고성능 클라우드 SW(서버탑재형SW)
- 완전자동화된 현장진단검사 심혈관질환 센서 HW(모듈)

○ 2단계
□ 목표
■ 인공지능 주치의 시스템 통합
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 멀티모달 다기관 협진형 앙상블 의료지능 학습 및 예측 기술
- 심혈관질환 분석용 고성능 자동 현장진단검사기기 시제품 설계/제작 및 임상 특성 평가

□ 내용
■ Dr. AI 기술
- 멀티모달 다기관 협진형 조기진단 의료지능 딥러닝 기술
- 임상의사결정지원 개방형 인터페이스 기술
■ 심혈관질환 분석용 자동현장진단 센서 기술
- 현장 적용형 자동현장진단기기 시제품 제작
- 심혈관질환 마커 5종 측정 및 분석
- 고감도 정량화 및 임상 특성 평가

< 연구개발 성과 >
■ End Product
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 멀티모달 다기관 협진형 앙상블 의료지능 딥러닝 시스템 (서버탑재형SW)
- 완전자동화된 현장진단검사 심혈관질환 센서 HW(모듈)

□ 연구개발성과
■ 세계 최고 수준의 시계열 EMR 의료지능 딥러닝 기술 개발
- 정확도 90% 이상으로 환자 미래 상태 예측이 가능한 세계 최고 수준의 시계열 의료지능 딥러닝 핵심기술 개발
- 불규칙한 시간 간격에 따른 EMR 변화량을 인식하여 학습하는 시계열 ODE(Ordinary Differential Equation) 의료지능 딥러닝 기술
- 확정되지 않은 미래 시점의 환자상태 EMR 예측을 위한 복합 확률분포를 학습하는 시계열 MDN(Mixture Density Network) 의료지능 딥러닝 기술
- 환자특성 및 질환 정도에 따라 EMR 복합특징을 구분하여 학습하는 예측 근거 설명이 가능한 복합특징 집중지능 딥러닝 기술
■ 세계 최초 다기관 협진형 앙상블 딥러닝 기술 개발
- 다기관 EMR 통합 없이 AI들이 서로 협진하여 환자의 미래 상태를 예측하는 세계 최초 다기관 의료지능 앙상블 딥러닝 핵심기술 개발
- 기관별 의료지능에서 예측되는 복합 트렌드 변화 특성을 학습하는 다기관 시계열 복합 트렌드 지능 앙상블 딥러닝 기술
- 단계적( steps-wise) EMR 트렌드의 장단기 패턴을 학습하는 다기관 장단기 트렌드 지능 앙상블 딥러닝 기술
- 환자 EMR 트렌드와 유사한 예측 트렌드를 가지는 의료지능들의 최적 페더레이션을 학습하는 최적 의료기관 페더레이션 지능 딥러닝 기술
■ 다기관 시계열 EMR 빅데이터 구축 및 CDM 전처리
- 전국거점 4대 의료기관 87만명 EMR 클라우드형 빅데이터 구축 및 CT-EMR 멀티모달 의료지능 딥러닝 기술 개발
- 전국거점 의료기관인 서울아산병원 57만명, 아주대병원 10만명, 충남대병원 9만명, 울산대병원 11만명 심혈관질환 EMR 클라우드형 빅데이터 구축
- 의료기관 EMR 상호호환을 위한 공통데이터모델 CDM(Common Data Model) 변환 및 결측 EMR 자동 예측 기술
- 관상동맥 석회화 판별이 가능한 정확도 97% 성능의 CT-EMR 멀티모달 의료지능 딥러닝 기술. [*] CT 의료영상에 한정된 성능임
■ FaaS 기반 고성능 마이크로 펑션 서비스 클라우드 기술 개발
- 베어메탈 시스템 대비 학습 성능 효율 98.38%이상(목표 90%이상)을 갖는 마이크로 서비스 기반의 고성능 클라우드 기술 개발
- GPGPU 자원 부하 평가(GPU Load Estimation) 기법을 적용한 가속자원 공유로 시스템 성능 극대화
- 사용자 통합 관리 및 정책 규칙 기번 자원 접근 제어 관리 제공
- 작업 연동성 강화를 위한 이벤트 관리 기반으로 다중 작업 연동 서비스를 지원
- 의료지능 정보 처리에 최적화된 학습/진단 동시 운영 처리 메카니즘 제공
- 딥러닝 적용을 지원하는 머신러닝 프레임워크 2종(TensorFlow, PyTorch) 기본 내장
■ 심혈관질환 분석용 고성능 자동 현장진단검사기기 시작품 제작
- 회전 디스크 방식의 반응 및 원심분리 일체형 플랫폼
- 5채널 동시 세척 및 반응액 흡입/분주 모듈
- 원심력 기반 일회용 혈장 분리 디스크 제작: 혈구 제거율 99% 이상
- 광출력 증강 및 광수신기 모듈 안정화를 통한 측정 신호 잡음 축소(안정 도: < 0.2 %)
- HRP-TMB 기반 심혈관질환 바이오마커 5종(cTnI, CK-MB, hs-CRP, NT-ProBNP, D-dimer) 감지(정량구간: hs-CRP 0.1 ~ 5 μg/mL, cTnI 0.5 ~ 25 ng/ml, CK-MB 3 ~ 1000 ng/ml, D-dimer 0.1 ~ 5 μg/mL, NT-ProBNP 7.5 ~ 125 ng/mL)
- 면역반응시간: 10분, 자동검사기기 측정시간: 15분 이내
- 재현성: 10% 이내
- 충남대학교 병원과 공동으로 심근경색 및 협심증 환자 혈액 기반 임상 특성평가
■ 휴대용 혈액 분석 시스템 제작 및 임상 특성 평가
- 등속 구간에 포함된 최적의 각도로 고정된 거치대 설계 및 제작
- 수평계, 온도, 습도를 이용한 최적화
- 사용자의 편의성이 향상된 소프트웨어
- 혈액 점도와 헤마토크릿(HCT) 동시 측정
- 충남대학교 병원과 공동으로 환자 20명의 혈액 기반 임상 특성 평가 수행 (헤마토크릿 측정 성능 시 기존 병원 장비와 동등성 평가에서 94% 일치)
■ SCIE 논문 게재 4.7건, 국내외학술대회 발표 30건
■ 국내/국제특허 출원 36/25건, 국제특허 등록 5건
■ 소프트웨어 등록 35건
■ 시작품 제작 20건
■ 기술인증 4건(공인인증시험성적서)
■ 연구소 기업 설립 1건(2021.12. ㈜엠디하이)
■ 기술이전 9건, 기술료 3.47억원
■ 기술 홍보 28건(KBS 전국, YTN 사이언스, 대전 MBC, 전자신문, 매일경제 등)
■ 포상 2건(ISO 9001 우수품질상, 2021 ETRI 10대 대표 성과 우수상)

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 전문의 의사결정지원 시스템으로 활용 가능
- 인공지능 협진 서비스 등 의료진이 취약한 중소병원에서도 전문병원의 진단지능 활용 가능
- 일상적인 건강관리 및 상시 모니터링 가능한 인공지능 개인 주치의 서비스의 의료지능 엔진으로 활용 가능
- 의료지능 학습 클라우드 기술은 조기진단 및 합병증 예측 서비스용 의료지능 정보 처리 고속 컴퓨팅 인프라로 활용 가능
- 현장진단검사기술은 가정/중소병원용 개인 주치의 서비스용 개인/중소병원용 진단검사 기술로 활용 가능

(출처 : 요약문 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 10
• 목차 ... 15
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 16
• 1-1. 연구개발 기술 개요 ... 16
• 1-2. 연구개발 대상의 국내·외 현황 ... 17
• 1-3. 연구개발의 목표 및 내용 ... 27
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 31
• (1) 연구개발 일정 ... 31
• (2) 연구개발 내용 ... 37
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 163
• 1) 연구수행 결과 ... 163
• 2) 목표 달성 수준 ... 198
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 202
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 203
• 5-1. 멀티모달 다기관 협진형 앙상블 조기진단 및 합병증 예측 기술 ... 203
• 5-2. 의료지능 클라우드 기술 ... 203
• 5-3. 현장진단검사센서 기술 ... 203
• 5-4. 심혈관질환 관련 EMR 플랫폼 ... 204
• 5-5. 연구소기업 설립 ... 204
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 205
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 210
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 211
• 가) 한국전자통신연구원 ... 211
• 나) 서울아산병원 ... 217
• 다) 대아정보시스템 ... 220
• 붙임 1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 222
• 붙임 2. 자체 보안관리 진단표 ... 238
• 별첨1. 논문 (SCIE) ... 239
• 별첨2. 학술대회발표 ... 250
• 별첨3. 특허 ... 281
• 별첨4. 프로그램 ... 347
• 별첨5. 기술이전 ... 382
• 별첨6. 홍보 ... 391
• 별첨7. 포상 및 수상 실적 증빙 자료 ... 417
• 별첨8. 공인시험성적서 ... 419
• 끝페이지 ... 426