초록 ▼

(1) 연구 과제 개요
￭ 연구 목표
- 고령화 시대를 대비한 KAIST 발전 방향인 디지털 헬스케어, 가상 병원(Virtual Hospital)의 성공을 위해서, 병원의 의료 영상, 전자 의무기록, 유전체, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프로그등 빅 데이터를 활용하여, KAIST의 바이오, 의과학 및 공학 기술과 연결시키는 것이 필수임.
- 이를 위해, 개인정보 침해 이슈가 발생하는 중앙 집중적 데이터 수집을 지양하고, 가변하는 의료 현장의 미충족 수요 (unmet needs)에 따라 KAIST가 개발한 인공지

(1) 연구 과제 개요
￭ 연구 목표
- 고령화 시대를 대비한 KAIST 발전 방향인 디지털 헬스케어, 가상 병원(Virtual Hospital)의 성공을 위해서, 병원의 의료 영상, 전자 의무기록, 유전체, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프로그등 빅 데이터를 활용하여, KAIST의 바이오, 의과학 및 공학 기술과 연결시키는 것이 필수임.
- 이를 위해, 개인정보 침해 이슈가 발생하는 중앙 집중적 데이터 수집을 지양하고, 가변하는 의료 현장의 미충족 수요 (unmet needs)에 따라 KAIST가 개발한 인공지능 모델을 검색해 필요한 의료 빅 데이터를 결합하여 학습할 수 있는 주문형 (on-demand) 의료 빅 데이터 연합 학습 (federated learning) 플랫폼과 이에 필요한 원천기술을 개발함.
- 의료 빅데이터를 가지고 있는 병원과, AI 알고리듬을 개발하는 KAIST 구성원이, 자발적으로 플랫폼에 참여하여, 부가가치를 창출할 수 있는 앱스토아(App store) 형태의 연합 학습 인프라를 구축하여, 자생적 생태계를 형성해 의료 기술을 혁신적으로 발전시키고자 함.

(2) 연구 내용
1. 예종철 교수 연구팀
가. 주문형 연합학습 앱스토어 MVP 완성
1) 플랫폼과 엣지 서버 간 연합학습 연동 시스템 구축
2) 블록체인 인센티브 시스템 구현을 위한 기초기술 확보
3) 개발된 의료 영상 AI 기술을 적용하여 플랫폼 기술 검증 진행
나. 국외 머신러닝 관련 상위 학술대회인 NeurIPS에 3편의 연구 발표 진행
다. 블록체인 기술을 이용한 인센티브 시스템 관련 가출원 1건 진행
라. 개발된 주문형 연합학습 앱스토어 DEMO

2. 최윤재 교수 연구팀
가. 병원별로 저장 방식이 다른 전자의무기록에 구애받지 않는 질병 예측 알고리즘 개발
1) 연구 내용을 바탕으로 논문 1건 제출 및 리뷰 진행 중
나. 데이터가 병원별로 다른 분포로 축적될 때 필요한 연합학습 알고리즘 연구 진행

3. 김현욱 교수 연구팀
가. 머신러닝 기반 약물 이상반응 예측을 위한 MIMIC-III (보건의료 데이터) 유래 학습데이터 준비
1) MIMIC-III 내 처방 약물 데이터의 화학 성분 변환 시스템 확립
2) 처방 약물 데이터 유래 화학 성분의 구조 변환 시스템 확립
3) PubChem, DrugBank 등의 cross-reference 파이프라인 구축
나. 네덜란드 Lorentz Center에서 초청 구두발표 진행
1) 머신러닝 기술 활용 약물의 화학구조 freaturization 및 활성 예측 방법론 발표
2) 약물 상호작용 예측 딥러닝 모델인 DeepDDI에 대한 소개 진행
다. 한국임상약학회 제 25회 총회 및 학술대회에서 초청 구두발표 진행
1) 임상약학 분야에서 AI의 역할에 대한 의견 제시
2) 약물 상호작용 예측 딥러닝 모델인 DeepDDI에 대한 소개 진행
3) 향후 약물 상호작용 예측 모델 개발 전략에 대한 공유 진행

4. 최정균 교수 연구팀
가. Cell-free DNA 분석 인공지능 알고리즘 성능 개선
1) 2만 명의 정상인 데이터를 사용하여 연합학습을 통한 암 조기진단을 위한 유전체 분석방법으로서의 cell-free DNA 분석 인공지능 성능을 개선
2) 이를 기반으로 PCT 특허를 출원 진행 중
나. 면역항암치료의 부작용 예측을 위한 유전체 분석방법으로서의 인공지능 모델 개발
1) 서울아산병원을 포함한 여러 기관에서 환자 700여 명의 유전체, 전사체 기반 인공지능 모델 개발
2) 이를 기반으로 논문 투고 및 출원 준비 중

(3) 연구 성과 우수성

(4) 연구 향후 기대효과 및 차년도 계획
* 기관 내외부 활용 여부, 협력 기관과의 지속적인 확장 가능성, 기반 기술력 확보 정도, 관련 산업과의 연관성 및 향후 영향 정도,일자리 창출 효과, 기타 사회·경제적 파급
￭ 연구 결과물의 향후 기대효과 및 차년도계획
• 연구 결과물의 향후 기대효과
- 앱스토어 기반 주문형 의료 빅데이터 연합학습 인프라의 원천기술을 확보하고 최소 기능 제품을 구현하여, 차년도 대학병원들과의 실제적인 협업을 위한 기반을 마련
- 병원 간 이질적인 코드 체계로 인해 극복하지 못했던 병원 간 전이 학습과 다기관 데이터 통합 학습을 가능케 하여. 자연어처리나 이미지처리와 같은 헬스케어분야에서 대규모 모델 학습의 가능성 창출
- 1차년도에 개발한 보건의료 데이터 내 처방 약물 정보 데이터를 이용하여, 더욱 현실적인 약물 이상 반응 및 약물 상호작용 예측 모델을 구현할 수 있을 것으로 예상
- 개발된 연합학습 플랫폼을 통해 다기관의 데이터를 쉽게 활용하여 더욱 다양하고 개선된 성능의 의료 인공지능 모델을 개발이 가능할 것으로 예상
• 차년도 계획
1. 예종철 교수 연구팀
- 병원 엣지 서버와의 연동 및 검증
- 블록체인 인센티브 시스템 구현 및 안정화
- 연합학습 생태계 구축
2. 최윤재 교수 연구팀
- 데이터가 축적되는 상황에서 효과적인 전략 제안
- 연합학습 환경에서 전자의무기록(EHR)과 이미지를 활용한 멀티모달 연구 제안
3. 김현욱 교수 연구팀
- 처방 약물 데이터의 약물 이상 반응 라벨링
- 상기 라벨링 된 데이터 기반 약물 이상 반응 예측 머신러닝 모델 구현
- DeepDDI와의 비교를 통한 성능 검증 및 연합학습 플랫폼에서의 테스트
4. 최정균 교수 연구팀
- 질병 원인 유전인자 예측 CNN 모델 개발
- Cell-free DNA 유전체 데이터 기반 암 조기진단 모델 개발
- 면역 항암치료 예측 딥러닝 모델 연합학습 적용
5. 김현진 교수 연구팀
- 혈액 유동 해석 앱 개발
- 클라우드 시스템에 혈액 유동 해석 앱 구축 및 테스트 진행
- 대전/충청지역 병원과 협업을 통한 혈액 유동 해석 연합학습 연구

￭ 사회적/경제적 파급효과
- 앱스토어 (app store) 기반 주문형 (on-demand) 의료 빅데이터 연합학습 기술의 개발로 바이오 헬스 인공지능 분야의 시장이 예상시장 규모 (2026년 452억 달러)보다 더 크게 성장할 것으로 예상
- 새로운 디지털 경제 인프라 구축 및 원천기술의 확보, 사업화 등을 통해 스타트업 및 유니콘 기업의 국가의 미래 성장동력 창출 기대
- 개발된 플랫폼을 통해 웨어러블과 스마트 기기 등에서 얻은 개인의 의료 데이터를 분석, 학습하여 원격 의료서비스, 개인 맞춤형 의료서비스의 확대 가능.
- 약물 이상 반응 및 약물 상호작용 예측 모델을 통해 관련 약물 의료사고 발생률과 이에 따른 의료비용을 이전보다 낮추는 데에 공헌할 수 있을 것으로 예상.
- 나아가, 신규 약물 개발 과정에서 후보 신약물질의 예상치 못한 이상 반응을 사전에 감지하여, 불필요한 전임상 및 임상 과정의 진행 여부를 차단하여 신약개발 비용 절감이 가능할 것으로 예상.
- 병원을 위한 최적의 연합학습 알고리즘을 제안함으로써, 연합학습을 통해 대규모 모델을 학습하고자 하는 수요가 더욱 증가하고, 이와 더불어서 예측 모델의 실용화도 더욱 앞당길 것으로 기대
- 국내외 기관들의 의료 인공지능 연구 협력 기회 증가하여 국내외 대규모 데이터 사용으로 희소 질환 분석, 신약개발 등 여러 분야에서 부가가치 창출 예상

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 11
• 표목차 ... 13
• 그림목차 ... 13
• 제1장 연구 과제 개요 ... 15
• 제1절 연구 목표 ... 15
• 제2절 해당 연도 추진내용 ... 16
• 1. 예종철 교수 연구팀 ... 16
• 2. 최윤재 교수 연구팀 ... 17
• 3. 김현욱 교수 연구팀 ... 19
• 4. 최정균 교수 연구팀 ... 20
• 제3절 연구 추진체계 ... 21
• 제2장 연구 결과의 우수성 ... 24
• 제1절 해당 연도 연구 성과 ... 24
• 1. 예종철 교수 연구팀 ... 24
• 2. 최윤재 교수 연구팀 ... 24
• 3. 김현욱 교수 연구팀 ... 25
• 4. 최정균 교수 연구팀 ... 25
• 제2절 해당 연도 성과 DEMO ... 26
• 1. 예종철 교수 연구팀 ... 26
• 2. 최윤재 교수 연구팀 ... 30
• 3. 김현욱 교수 연구팀 ... 32
• 4. 최정균 교수 연구팀 ... 36
• 제3장 연구 향후 기대효과 ... 41
• 제1절 연구 결과물의 향후 기대효과 및 차년도 계획 ... 41
• 1. 기대 효과 ... 41
• 2. 차년도 계획 ... 42
• 제2절 사회적 경제적 파급효과 ... 48
• 참고문헌 ... 49
• 끝페이지 ... 50