초록 ▼

▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
□ 개인정보 침해의 우려가 없이 의료바이오 빅데이터를 사용한 인공지능이 가능한, 의료 빅데이터 foundation model과 연합 학습 인프라기반 디지털헬스 및 디지털바이오 기술 개발

◼ 전체 내용
□ 의료-바이오 빅데이터를 가지고 있는 주체와 AI 알고리즘을 개발하는 KAIST 구성원이 플랫폼에 참여하여, 부가가치를 창출 할 수 있는 foundation model 인프라를 구축함.
• 디지털 헬스 디지털 바이오를 위한 의료-바이오 빅데이터 foundati

▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
□ 개인정보 침해의 우려가 없이 의료바이오 빅데이터를 사용한 인공지능이 가능한, 의료 빅데이터 foundation model과 연합 학습 인프라기반 디지털헬스 및 디지털바이오 기술 개발

◼ 전체 내용
□ 의료-바이오 빅데이터를 가지고 있는 주체와 AI 알고리즘을 개발하는 KAIST 구성원이 플랫폼에 참여하여, 부가가치를 창출 할 수 있는 foundation model 인프라를 구축함.
• 디지털 헬스 디지털 바이오를 위한 의료-바이오 빅데이터 foundation model 개발
• 클라우드 기반 연합학습 플랫폼구축
• 디지털 헬스, 디지털 바이오 응용에 최적화된 의료영상, 의료 데이터, 유전체, 약물 부작용, 웨어러블 기반 개인 건강 기록 및 라이프로그 분석 연합학습 foundation model 콘텐츠 개발
□ 구축된 foundation model 인프라를 활용하여 데이터의 공유없이 모델을 훈련 시킬 수 있는 연합학습 플랫폼 구축.
• 클라우드, 서버 기반 연합학습 플랫폼구축
□ 상기 구축한 연합학습 foundation model 인프라를 기반으로 디지털 헬스 및 디지털 바이오 원천기술 확보하여 대규모 정부 사업으로 확장함.

▣ 연구개발성과
□ 각 모달리티 별 foundation model 개발
• 흉부 X선 영상을 판독하고 주어진 영상에 대해 질의응답이 가능한 멀티모달 foundation model 개발
• 방사선치료 타겟 볼륨 컨투어링 성능 개선을 위한 멀티모달 foundation model 개발
• 3차원 MRI 영상의 z축 해상도 개선을 위한 foundation model 개발
• 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터 분석을 위한 foundation model 개발
• SNP 데이터 분석을 위한 foundation model 개발
• Hi-C 데이터의 해상도 개선을 위한 foundation model 개발
• 분자 구조와 화학적 특성 간의 상관관계를 학습한 foundation model 개발
• 의료 노트에 특화된 대형언어모델 개발
□ 온프레미스 환경의 모델 배포 환경 개발 및 에이전트 환경 구축 및 데모
□ 개인정보 유출이 없는 추론 및 학습 기능 개발
□ 비대면 디지털 정신 건강 관리 서비스 모델 개발 및 상용화를 위한 파일럿 프로그램 도출
□ 2차년도 개발 연합학습 알고리즘을 이용한 foundation model 학습 프레임워크 개발
• 연합학습 참여자의 모델 성능 기여도 산정 실험 방법론 개발
□ 단일 세포 foundation model 구축을 위한 데이터 생산, 수집 및 가공
• 단일 세포 전사체 데이터 수집 및 가공
• 단일 세포 전사체 데이터 품질관리 기준 정의
□ Foundation model 기반 질환 특이성 molecular signature 분석 모델 개발
• 질환 특이적 molecular signature 추출 신규 계산 알고리즘 개발
□ 종양 특이적 염색질 3차 구조 사전학습 모델 구축을 위한 데이터 생산, 수집 및 가공
• 대장암 환자 종양 조직 및 정상 조직을 활용한 Hi-C 데이터 수집
• 암 세포주 Hi-C 데이터 수집
□ 사전학습 모델 기반 종양 특이적 염색질 3차 구조 분석
• 종양 특이적 염색질 3차 구조를 분석할 수 있는 신규 딥러닝 모델 개발
□ MIMIC-4, 화학 구조 및 생물학적 네트워크 기반 다중 약물에 의한 약물 이상 반응 신호 예측모델 개발
• MIMIC-4 의료기록 데이터로부터 약물 이상 반응 신호 데이터 전처리
• 약물 이상 반응 신호 데이터로부터 예측 모델 구축
• 약물 이상 반응 신호 데이터로부터 예측 성능 평가

▣ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
□ 의료 인공지능 분야를 혁명적으로 변화시킬 수 있는 원천기술
• 고령화 시대의 중요한 역할을 할 의료인공지능 분야에서 세계적인 리더로 성장 가능함.
• 사업화를 통해 유니콘 기업 발굴하여 국가의 성장 동력을 창출할 중요한 기회를 제공함.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1) 연구개발과제의 최종 목표 ... 5
• 2) 연구개발과제의 추진전략‧방법 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 11
• 1) 연구개발과제 수행일정 및 주요 결과물 ... 11
• 2) 연구개발과제 수행 내용 ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 41
• 1) 연구수행 결과 ... 41
• 2) 목표 달성 수준 ... 53
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 54
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 55
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 57
• 끝페이지 ... 58