초록 ▼

▣ 연구개요
본 연구는 인공지능을 기반으로 비침습적 검사인 요속측정 그래프를 이용하여 남성배뇨장애 원인 감별 모델을 개발하고, 요속측정그래프 및 임상통합정보 데이터를 결합하여 데이터 기반의 남성 배뇨장애 치료예후 예측 알고리즘을 개발 후 예측모델의 검증 및 전향적 확증을 통한 임상연구 프로토콜 개발을 목표로 함.

▣ 연구 목표대비 연구결과
□ 남성 배뇨장애 원인 및 치료예측 모델 개발
Clinical Data warehouse를 이용하여 대량의 남성 배뇨장애 환자의 임상데이터 확보 및 OCR 추출을 활용

▣ 연구개요
본 연구는 인공지능을 기반으로 비침습적 검사인 요속측정 그래프를 이용하여 남성배뇨장애 원인 감별 모델을 개발하고, 요속측정그래프 및 임상통합정보 데이터를 결합하여 데이터 기반의 남성 배뇨장애 치료예후 예측 알고리즘을 개발 후 예측모델의 검증 및 전향적 확증을 통한 임상연구 프로토콜 개발을 목표로 함.

▣ 연구 목표대비 연구결과
□ 남성 배뇨장애 원인 및 치료예측 모델 개발
Clinical Data warehouse를 이용하여 대량의 남성 배뇨장애 환자의 임상데이터 확보 및 OCR 추출을 활용하여 이미지를 데이터베이스화 진행하였고, 2-class(Abnormal/Normal) 및 4-class(BOO/DUA/Normal/Both)로 분류 모델을 설계함.
• 1,792건의 데이터를 활용하여 초기 모델을 개발하였으며, 텍스트 데이터 모델의 AUC는 0.823, 이미지 데이터 모델의 AUC는 0.834로 측정되었음.
□ 모델 고도화
이미지데이터와 임상정보를 결합하여 고도화된 모델(Combined)을 개발함.
이미지 crop, 스케일링 등의 표준화 작업 및 다양한 데이터 전처리 방식을 활용하였으며, 최신 성능향상 기법을 적용하여 모델을 고도화하였음.
Stratified 5-fold를 적용하여 학습하였으며, fold별 변동성이 큰 관계로 데이터 고도화를 실시하였음.
• Image와 Numerical을 각각의 특성대로 학습하고 마지막 layer에서 feature map을 concatenate하는 combine 모델을 구성하였음. (DNN AUC: 0.827±0.021, CNN AUC: 0.807±0.024, Combined AUC: 0.814±0.013)
• Colored image 적용 및 Crop, Scaling(95%)를 진행하여 모델 성능을 향상시킴. AUC 변화: 0.806±0.033(원본) → 0.829±0.010(Crop 및 Scaling(95%) 후)
• 선행연구와의 성능을 비교하였으며, BOO의 경우 AUC 0.722→0.778±0.015, DUA의 경우 AUC 0.733→0.661±0.035로 DUA에 대한 계속적인 고도화 시행 중임.

▣ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
< 기대효과 >
● 현재까지 배뇨장애 원인감별을 위해 요역동학검사를 대체할만한 검사가 없었으나 본 연구를 통하여 요속측정그래프를 활용하여 원인감별을 할 수 있음을 확인하였고, 멀티모달 인공지능 기반의 비침습적 대체 기술의 독창성을 확보함.
● 경험적 치료 이전에 원인 규명이 선행되는 진료패턴의 적용으로 치료효과를 높일 수 있음.
● 고가의 장비와 유지보수 비용을 필요로 하는 요역동학검사를 대체하여 의료비용을 절감할 수 있으며, 유병률이 높은 배뇨장애 질환의 적절한 진단 및 치료의 확대로 사회적인 삶의 질을 높일 수 있음.
< 활용 계획 >
● 그래프 이미지 전처리 기법은 ECG 등의 그래프 이미지 분석에 범용적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대됨.
• 의료 데이터에는 그래프 이미지 데이터가 많지만 그래프 이미지 분석 연구가 드물어 활용 가치가 큼
● 요속검사그래프를 통해서 침습적 검사인 요역동학검사를 대체하여 남성 배뇨장애의 원인감별에 도움을 줄 수 있을 것으로 확인되었으며, 후속적으로 이미지를 수치화하여 성능을 높일 수 있는 모델을 개발하고자 함. (후속 연구 계획 중)
• 본 연구에서 고도화한 그래프 이미지 전처리 기법을 응용하여 이미지에서 좌표 값을 추출할 수 있음
• 고도화된 디노이징으로 더 정확한 값을 추출할 수 있음
• 이미지 curve를 수치화하여 시계열 데이터로 형식으로 분석 할 수 있음
● 개발된 모델은 Isolated test 및 External validation을 통하여 성능을 확인하고, 관련하여 결과를 계속 보고할 예정임.
● 안정된 모델이 개발되면 의료기기로 허가받거나, 기업에 기술이전 등을 계획함.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차년도 수행 내용: 남성 배뇨장애 환자의 임상자료 데이터베이스 구축 및 요속측정그래프를 이용한 남성 배뇨장애 진단 예측 모델 개발 ... 5
• 2) 2차년도 수행 내용: 요속측정그래프(Image only)와 임상통합정보(Numerical data)결합을 통한 예측 모델 고도화 ... 6
• 3) 3차년도 수행 내용: 개발된 모델의 고도화 및 최적화 진행 및 External validation 준비 ... 9
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 14
• 끝페이지 ... 15