Acknowledgement
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 한국연구재단(NRF-2020R1I1A1A01074256)과 (NRF-2016M3A9A7918501) 지원에 의하여 이루어진 것임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.45-46
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Medical bigdata-based Extended Artificial Intelligence Integration Platform
의료 빅데이터기반 확장 인공지능 통합플랫폼
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Lee, Chung-sub
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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- Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
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Noh, Si-Hyeong
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
;
- Kim, Tae-Hoon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Lee, Yun Oh (Smart Health IT Center, Wonkwang University Hospital) ;
- Yu, Yeong-Ju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Chun, JungBum (SmartCareworks Inc.) ;
- Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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이충섭
(원광대학교 의료융합연구센터)
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- 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
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노시형
(원광대학교 의료융합연구센터)
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- 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 이윤오 (원광대학교병원) ;
- 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 천정범 (스마트케어웍스) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2020.11.05
Abstract
최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.
Keywords