보고서 정보
주관연구기관 |
서울대학교 Seoul National University |
연구책임자 |
이규언
|
참여연구자 |
김광열
,
송준호
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2024-02 |
과제시작연도 |
2023 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202400003845 |
과제고유번호 |
1711193877 |
사업명 |
정보통신방송혁신인재양성 |
DB 구축일자 |
2024-07-10
|
키워드 |
의료빅데이터.비정형데이터.동영상/생체신호/오디오/데이터.헬스커뮤니케이션.의료빅데이터플랫폼.medical big data.unstructured data.video/ vital signal/ audio/big data.health communication.medical big/data platform.
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초록
▼
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
‘의료빅데이터 융합형 전문인력 양성’과‘비정형 의료빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발’
◼ 전체 내용
• 의료빅데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터를 이용, 빅데이터 활용가치 극대화 및 제반산업 활성화를 위해 비정형 의료 데이터 연구 체계 수립과 동시에 산업체 수요의 전공지식과 ICT 활용능력을 갖춘 융합형 전문 인재 육성
• 대학, 병원, 산업체 간 협력을 통해 빠른 속도로 증가하고 있는 동영상, 생체 신호, 오디오 형태의 비정형 의
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
‘의료빅데이터 융합형 전문인력 양성’과‘비정형 의료빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발’
◼ 전체 내용
• 의료빅데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터를 이용, 빅데이터 활용가치 극대화 및 제반산업 활성화를 위해 비정형 의료 데이터 연구 체계 수립과 동시에 산업체 수요의 전공지식과 ICT 활용능력을 갖춘 융합형 전문 인재 육성
• 대학, 병원, 산업체 간 협력을 통해 빠른 속도로 증가하고 있는 동영상, 생체 신호, 오디오 형태의 비정형 의료빅데이터의 정형화 기술 개발과, 이의 해석·활용·정보화를 위한 분석 플랫폼 구축으로 의료빅데이터 ICT 융합 전문인력 양성 기술선도 및 미래 신사업 육성
◼ 1단계
❏ 목표
• 1세부: 동영상 빅데이터 분석 및 활용
• 2세부: 생체신호 빅데이터 분석 및 활용
• 3세부: 오디오 빅데이터 분석 및 활용
• 4세부: 의료 빅데이터 통합 플랫폼 구축 및 활용
• 5세부: 빅데이터의 분석 및 활용
❏ 내용
[1세부] 의료 동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문인력 양성
• 비정형 동영상 의료 빅데이터의 해석을 위한 정형화 기술 및 표준화 프로세스 연구
• 비정형 의료 동영상 데이터의 구축, 관리, 분석 및 활용을 위한 기술 습득과 수요자 중심 활용모델, 수요자 맞춤형 인재양성 교육 등을 통해 융합 전문 인력 양성과 표준화 선도
• 동영상 의료 빅데이터의 정보화 과정을 통해 AR/VR을 활용한 의료진 교육, AI 산업 분야 원천인 데이터 가치화 활용기반 구축
[2세부] 생체 신호 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문 인력양성
• 임상과 기술정보의 지식을 겸비한 비정형 생체신호 빅데이터 구축 관련 전문 인력 양성
• 생체신호의 수집, 관리, 분석 관련 전문 인력의 양성, 노하우의 표준화, 문서화 및 보급
• 생체신호 관련 국제 기술 표준 제안, 생체신호 빅데이터 활용기술을 통한 맞춤형 치료, 웨어러블 디바이스, 첨단의료기기 개발로 산업화 연구개발에 기여
[3세부] 의료서비스 디자인과 헬스커뮤니케이션 오디오 빅데이터 축적 및 활용을 위한 융합형 전문인력 양성
• 음성 빅데이터 처리 및 분석 시스템 구축을 위해 음성 Source의 각 요소 수집 및 분석
• Time series data와 같은 비정형 헬스케어 데이터를 위한 기술적 장치 개발
• Graphical representation에 대한 embedding 기술을 통해 기존 전자 의무기록(Electronic Health Record, EHR) DB 온톨로지와의 연계, 환자-중심 의료를 위한 DB 구축 극대화
[4세부] 임상 비정형 빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발
• 비정형 빅데이터 수집 프로세스, 익명화 (비식별화), 데이터 품질관리 프로세스 정립
• 비정형 데이터 수집 및 해석 프로세스 정립
• 비정형 데이터 DB 기획/설계, 저장 플랫폼 개발
[5세부] 의료 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 정보보호전문인력 양성
• 개인정보 보호, 빅데이터 암호화 연구 및 개인정보 보호를 위한 비식별화
◼ 2단계
❏ 목표
• 1세부: 수술동영상 데이터 구축을 위한 고도화 및 교육 OTT플랫폼 고도화
• 2세부: 의료빅데이터 연구를 위한 생체 신호 데이터 센터 건립
• 3세부: 다양한 임상현상의 오디오 빅데이터 구축 및 데이터 처리, 분석, 해석 등 매니지먼트 전 과정의 전문 인력 양성
• 4세부: 임상 텍스트 자연어 처리 인공지능 모델 개발을 위한 한영 혼용 의학 코퍼스 개발 및 검증
• 5세부: 분산된 의료 데이터의 정보보안과 학습모델의 일반성 향상을 위한 연합학습플랫폼 개발 및 실증
❏ 내용
[1세부] 수술동영상 데이터 구축을 위한 고도화 및 교육 OTT플랫폼 고도화
• 의료교육 전용 OTT시스템 구축
• 수술분과 확장과 필요한 메타데이터 정의 및 분석
• 사용자 수요 고려 벤더사(ready-made, custom-made) capture system 호환 및 선택형 시스템 개발
• 임상과 수요기반의 환자 개인정보보호 기능 개발
[2세부] 의료빅데이터 연구를 위한 생체 신호 데이터 센터 건립
• 생체신호 관련 교육 활동 강화를 통한 융복합 인재 양성
• 생체신호 공개 데이터셋인 VitalDB 데이터셋의 고도화
• 다기관 생체신호 데이터셋 작성
• 클라우드 및 온프레미스 서버 개발을 통한 VitalDB 플랫폼 보급
• 생체 신호 데이터 관련 전문 인력 양성
• 주수술기 환자의 생체신호 수집방법 개발 및 표준화
• 생체신호 수집 도구와 노하우 보급
• 생체신호 데이터베이스 구축 및 이용 장려
[3세부] 임상현상 오디오 빅데이터 매니지먼트 전 과정 전문 인력 양성
• 인공와우 이식 아동을 위한 발음 교육 소프트웨어 개발 연구
• 신장 질환 환자의 음성 데이터 추적 관찰 및 수집
• 음성학적 연구 및 데이터를 기반으로 한 신장 질환 환자의 음성 분석 및 중증도 자동분류 연구
• 만성 콩팥병 경과의 예측을 위한 생체 정보 지표로서의 음성 데이터의 역할 확인 및 타당도 검증
• 학생 표준 음성데이터 기반 심리내적 상태 예측 고도화
• 의료분야 인공지능 음성분석 기술 활용 비즈니스 모델 개발 연구
• 국악과 서양음악의 데이터를 적용한 하이브리드 음악작곡 및 음악 추천 연구
[4세부] 한영 혼용 의학 코퍼스 개발 및 검증
• 병원정보시스템 (Hospital Information System, HIS) 임상 기록 중 자유 형식 텍스트(free text)형태 임상 텍스트 자료 확보 및 SNOMED CT 매핑
• AI 학습용 데이터 구축을 위한 대용량 기록지 데이터 의학 코퍼스 구축
[5세부] 연합학습플랫폼 개발 및 실증
• GAN을 이용한 비정형 데이터의 개인정보 비식별화 기술 개발
• 비정형 데이터 Annotation 서버 플랫폼 개발
• 개인정보 보호가 가능한 비정형 데이터 연합학습 서버 플랫폼 개발
• Annotation 서버 및 연합학습 서버의 연동 기술 개발
• Annotation 서버와 연합학습 서버 파이프라인의 연동개발
◼ 해당 연도
❏ 목표
• 1세부: 의료동영상 빅데이터의 활용과 사용성 향상을 위한 고도화 시스템 개발
• 2세부: 의료빅데이터 연구를 위한 생체 신호 데이터 센터 건립
• 3세부: 오디오 데이터를 활용한 임상 적용 및 실증
• 4세부: 다기관 비정형 임상 빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발
• 5세부: 분산된 의료 데이터의 정보보안과 학습모델의 일반성 향상을 위한 연합학습플랫폼 개발 및 실증
❏ 내용
[1세부] 의료동영상 빅데이터의 활용과 사용성 향상을 위한 고도화 시스템 개발
• 카메라스코프 기반 인코더, 스트리머 기술 개발
• 카메라스코프 연동 레코더 및 아카이브 기술 개발
• 멀티스트림 송출 및 애노데이션 기술 개발
• 카메라스코프 미디어서버 연동 LIVE, VOD인터페이스 구축
• 의료교육 전용 OTT시스템 구축
• 재생제어 및 사용자 부가기능 최적화
• 수술분과 확장과 필요한 메타데이터 정의 및 분석
• 사용자 수요 고려 벤더사(ready-made, custom-made) capture system 호환 및 선택형 시스템 개발
• 내부망 의료진 교육 OTT 플랫폼 고도화 개발
• 사용자 정의형 메타정보 관리 모듈 개발
• 임상과 수요기반의 환자 개인정보보호 기능 개발
[2세부] 의료빅데이터 연구를 위한 생체신호 데이터센터건립
• 생체 신호 데이터 관련 전문 인력 양성
• 주수술기 환자의 생체신호 수집방법을 개발하고 표준화함
• 생체 신호 수집 도구와 노하우를 보급함
• 생체 신호 데이터베이스를 구축과 이용을 장려함
[3세부] 오디오 데이터를 활용한 임상 적용 및 실증
• 신장질환 중증도 환자 음성 데이터 수집 및 자동 분류 모델 개발 연구
• 만성콩팥병 환자의 말속도 특성 분석
• 의료분야의 인공지능 음성분석 기술을 이용한 비즈니스모델 개발 연구
• 인공와우 이식 아동 발화 음성 데이터베이스 구축 및 발음 교육 소프트웨어 개발 연구
• 의료 현장 사용자 맞춤형 인공지능 음악 추천 연구
[4세부] 다기관 비정형 임상 빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발
• AI학습용 데이터 구축을 위한 의료비정형데이터 레이블링 시스템 구축 및 활용
• 다병원 비정형데이터 통합관리 시스템 시범 운영
[5세부] 분산된 의료데이터의 정보보안과 학습모델의 일반성 향상을 위한 연합학습플랫폼 개발 및 실증
• 개인정보 보호가 가능한 비정형 데이터 연합학습 서버 플랫폼 개발
• Annotation 서버 및 연합학습 서버의 연동 기술 개발
• Annotation 서버와 연합학습 서버 파이프라인의 연동개발
□ 연구개발성과
[1세부]
• 동영상 데이터 가용성 확인 및 정형화된 빅데이터DB 품질 관리 프로세스 정립
• 동영상 메타데이터 특징과 정형화된 임상지표를 통합한 시각화 모델 개발
• 사용자 수요와 편의성을 고려한 데이터 분석 알고리즘 고도화, 벤더사Capture System의 호환, 환자 개인정보보호 기능개발
• 내부망 의료진 교육 OTT 플랫폼 고도화 개발
[2세부]
• 생체 신호 수집 플랫폼인 Vital Recorder 시스템 개발, 유지, 개선
• 생체신호 데이터를 관리, 분석 전문 인력 양성
• 개발자의 임상 생체 신호 데이터 해석 및 이용 지원
• 수술 후 환자 생체 신호 수집을 위한 실시간 감시 및 저장 시스템 확장 개발
• 다기관 연구 수행을 위한 워크샵 개최 등 교류 지원
[3세부]
• 마이크 어레이 사용 응급실 멀티채널 오디오 데이터 수집
• 객관 구조화 진료시험(OSCE) 및 학생 표준 음성데이터 수집 및 활용
• 보안화 된 하이브리드 인공지능 분석 시스템 개발
• 의료분야의 인공지능 음성분석 기술을 이용한 비즈니스 모델 개발 연구
• 인공와우이식 아동 발화 음성 데이터베이스 구축 및 발음 교육 프로그램 개발
• 신장 질환 환자의 음성 분석 및 중증도 자동 분류 연구
• 표준 음성데이터 기반 심리내적상태 관련 음성프로파일링 및 예측 고도화
• 의료 현장용 하이브리드 음악 작곡 및 음악 추천 연구
• 헬스 케어 서비스의 수용에 미치는 영향에 관한 연구
[4세부]
• 의료 비정형 데이터의 수집 및 통합관리를 위한 데이터 규격 정의
• 의료 비정형 데이터 통합관리 플랫폼 개발
• 의료빅데이터 통합DB 활용 모델 개발
• 의료데이터 비식별화를 위한 데이터 암복호화 기술 적용
• SNOMED CT 기반 한 영 혼합코퍼스구축
• SNOMED CT 매핑 추천 모델 탐색연구진행
• 위암수술기록, 간담췌수술기록, 대장수술기록 등 약 25,000건의 SNOMED CT 코퍼스 구축
[5세부]
• GAN을 이용한 비정형 데이터의 개인정보 비식별화 기술 개발
• 비정형 데이터 Annotation 서버 플랫폼 개발
• 개인정보 보호가 가능한 비정형 데이터 연합학습 서버 플랫폼 개발
• Annotation 서버 및 연합학습 서버의 연동 기술 개발
• Annotation 서버와 연합학습 서버 파이프라인의 연동개발
□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
◾ IT산업·경제발전 효과
• 의료분야의 빅데이터, 인공지능 분야에서의 다양한 데이터 융합 모델을 제공하여 관련 산업의 경쟁력을 증대
• 대규모언어모델(LLM)구축에 있어서 다양한 데이터의 통합, 맞춤형 진단 및 치료, 자연어처리 기술의 발전 등의 분야 중요한 역할 및 혁신적인 가능성을 제공
• AI 사업을 위한 정확한 알고리즘, 예측능력을 향상할 수 있는 기술적 기반 제공
• 의료 동영상 빅데이터 분석을 이용한 AR/VR 학습 훈련 프로그램/로봇 기술 개발
• 의료 영역에서의 인공지능, IoT, 음성인식 등 첨단 IT분야를 접목하여 활용할 수 있는 기술력 확보
• 분산된 의료빅데이터 관련 자원을 통합하는 연구개발 및 사업화 인프라 구축
• 바이오 스타트업/벤처기업의 새로운 시장기회 창출
◾ 인재양성 파급 효과
• 세계 의료빅데이터 분야 경쟁력 확보 및 글로벌 역량 확보
• 기업 요구에 부응하는 인재상과 실무능력을 갖춘 인력 양성
• ICT 융합형 인재 배출, 취업 및 창업 창출
(출처 : 요약문 3p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 최종보고서 ... 2
- 요 약 문 ... 3
- 목차 ... 8
- Ⅰ. 계획 대비 달성도 ... 13
- 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 13
- 2. 연차별 추진계획 및 실적 ... 25
- 3. 연구개발 결과 ... 148
- 4. 추진전략 및 체계 ... 160
- Ⅱ. 사업수행 실적 ... 165
- 1. 센터의 연구 인프라 구축실적 ... 165
- 2. 정책 중점추진사항 추진실적 ... 170
- Ⅲ. 연구개발 성과 ... 231
- 1. 연구성과 총괄 ... 231
- 2. 지표별 대표성과 ... 233
- 3. 연구성과의 우수성 ... 283
- Ⅳ. 인력양성 성과 ... 288
- 1. 인력양성 추진전략 및 방안 ... 288
- 2. 인력양성 실적 ... 300
- Ⅴ. 향후 계획(요약) ... 310
- 1. 연구계획 ... 310
- 2. 인력양성계획 ... 311
- Ⅵ. 기대효과 ... 312
- 1. 연구결과의 산업적/경제적 기여도 ... 312
- 2. 연구결과의 기술적 기여도 ... 314
- 3. 연구결과의 활용가능성 ... 315
- Ⅶ. 연구개발비 사용실적 ... 318
- 끝페이지 ... 321
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