초록 ▼

연구개발 목표
본 연구팀은 우울증 관련 빅데이터 표준화 및 통합 DB구축과 맞춤형 의사결정 보조시스템 개발을 위한 뇌영상·오믹스 빅데이터를 수집함. 또한 시스템의 기반이 될 우울증 관련 문헌 및 실험 빅데이터의 지식화와 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 이용한 분석 알고리즘 개발을 통해 우울증 환자 진단, 치료를 위한 바이오 마커를 발굴하고, 의사 결정 보조 시스템의 개발과 실용화를 최종 목표로 함.

연구개발 내용
위 목표를 달성하기 위해 우울증 빅데이터 수집 및 분석 핵심 기술 개발(1단계)-시스템 고도화 및 실용화(

연구개발 목표
본 연구팀은 우울증 관련 빅데이터 표준화 및 통합 DB구축과 맞춤형 의사결정 보조시스템 개발을 위한 뇌영상·오믹스 빅데이터를 수집함. 또한 시스템의 기반이 될 우울증 관련 문헌 및 실험 빅데이터의 지식화와 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 이용한 분석 알고리즘 개발을 통해 우울증 환자 진단, 치료를 위한 바이오 마커를 발굴하고, 의사 결정 보조 시스템의 개발과 실용화를 최종 목표로 함.

연구개발 내용
위 목표를 달성하기 위해 우울증 빅데이터 수집 및 분석 핵심 기술 개발(1단계)-시스템 고도화 및 실용화(2단계)의 두 단계로 추진
○ 1단계 (2016-2018): 우울증 관련 빅데이터 수집 및 분석 핵심 기술 개발
1) 우울증 오믹스·뇌영상 코호트 구축
고려대 안암병원, 경희대병원에서 1-3년차 기간에 우울증환자 200명, 정상군 100명, 총 300명을 모집함 2) 뇌영상 처리 기술 개발
뇌 영상 기반 MRI 빅데이터로부터 뇌 두께 데이터, 피질하 구조 형상, 뇌기능 네트워크 분석 등 모델링 및 자질 추출
3) 문헌 및 실험 빅데이터 지식화
생명의료 문헌, 치료 가이드라인, 임상 실험 등으로부터 지식을 추출하여 지식베이스 구축. 지식베이스로부터 실시간 가설 추출 및 치료 근거 제시 등의 알고리즘 개발
4) 우울증 관련 바이오마커 발굴 및 치료 효과 예측 알고리즘 개발
우울증 진단 및 치료에 관련된 바이오마커를 발굴하는 알고리즘을 개발. 또한 임상의료진의 진단 및 치료 결정 알고리즘과 치료 효과를 예측할 수 있는 알고리즘을 통합해 하이브리드 의사결정 보조 시스템을 개발.
5) 진단치료 의사결정 보조시스템 프로토타입 완성
임상의료진의 요구 분석을 통해 UI/UX를 개발하고 지식베이스와 분석 알고리즘을 연계한 의사결정 보조시스템 프로토타입 완성
○ 2단계 (2019-2020): 시스템 고도화 및 실용화
1) 의료진 피드백을 통한 시스템 고도화
- P-HIS 파이프라인과의 결합으로 시스템 보급 및 전문의 피드백 수집
- 의료진 피드백과 온라인 학습을 통해 분석 알고리즘, 지식베이스, 파이프라인 최적화
- 1차 및 2차 병원 보급을 통한 시스템 실용화
2) 타당도 검증을 위한 오믹스·뇌영상 코호트 추적 수집
- 우울증 환자의 오믹스·뇌영상 코호트 추가 모집 및 분석
- 우울증 진단 및 치료 반응 예측을 위한 증상-오믹스-뇌영상 표현형 발굴
- 우울증 관련 빅데이터 분석용 자료 구축 및 분석
3) 지식베이스 서비스 오픈
- 구축한 생명의료 객체 관계 지식베이스를 오픈소스화 하고 API를 공개

활용계획 및 기대효과
(응용분야 및 활용범위 포함)
◯ 인지컴퓨팅 정밀의료 관련 소프트웨어 원천기술 확보
유전체, MRI, EMR, 생활 습관 통합 분석을 통한 개인 맞춤형 정밀의료 선도
◯ 우울증에 의한 사회 경제적 부담 완화
개인 맞춤형 치료제 처방 도입을 통한 연간 의약품 소비 규모 절감 및 우울증 환자 감소. 지식화된 빅데이터를 활용한 의료진의 효율적인 재교육
◯ 지식베이스 오픈소스화를 통한 새로운 연구 지원
누구나 자신의 데이터를 공개 플랫폼을 이용해 분석하거나 제공된 지식베이스를 이용해 새로운 분석 알고리즘을 개발할 수 있음
◯ P-HIS 파이프라인과의 결합을 바탕으로 시스템 확장
클라우드 기반의 병원 정보 시스템에 본 과제의 성과물이 결합됨으로써 다양한 환자들에 실용적인 임상보조 가능
▶ 응용 분야 및 활용범위
본 과제에서 제안하는 우울증 진단 및 치료를 위한 의사결정 보조 시스템은 정신질환 뿐만 아니라 다양한 질병에서 응용 가능함. 지식베이스를 다양한 질병에 대한 지식을 포함하도록 확장하고 약물 치료 반응성 예측 알고리즘 확장 적용 가능함

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발 목표 및 평가항목별 성과 ... 5
• 1-1. 연구개발 목표 ... 5
• 1-2. 평가항목별 성과 ... 5
• 1-3. 목표 미달 시 원인 분석 ... 9
• 1-4. 연구개발 목표 및 주요내용 변경사항 ... 10
• 1-5. 선정/단계/연차점검의견 ... 12
• 2. 추진내용 및 연구개발결과 ... 14
• 2-1. 추진내용 및 연구개발결과 ... 14
• 2-2. 추진 일정 실적 ... 61
• 2-3. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여정도 ... 64
• 2-4. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 68
• 2-5. 계획하지 않은 성과 및 관련 분야 기여사항 ... 70
• 3. 연구 개발 결과의 활용 방안 ... 71
• 4. 당초 연구계획 대비 주요 변경사항 ... 74
• 끝페이지 ... 75