[iitp] 심혈관질환을 위한 인공지능 주치의 기술

[ 연구 개념도 ]

 

 

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II. 연구 목표 및 내용

 

 

1. 연구목표

 

⨀ 개인의 건강 상태를 현장에서 모니터링하고 고성능 클라우드 기반으로 다기관 의료지능을 학습하여 질병을 조기에 진단하는 인공지능 주치의 기술을 개발

 

- 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 기술

 

- 진단지능 학습 처리 고성능 클라우드 컴퓨팅 기술

 

- 현장에서 심혈관질환을 진단 검사하는 완전자동 최소침습 심혈관질환 센서 기술

※ 서비스 대상질환: 3대 주요 심혈관질환(심근경색, 뇌졸중 및 협심증)

 

 

2. 연구내용

 

⨀ Dr. AI: 조기진단 및 합병증 예측을 위한 의료지능 기술

 

- 의료기관 독립형 의료지능 딥러닝 기술

 

- 다기관 협진형 조기진단 의료지능 앙상블 딥러닝 기술

 

- 멀티모달 조기진단 의료지능 딥러닝 기술

 

- 임상의사결정지원 개방형 인터페이스 기술

 

⨀ AI Cloud: 진단지능 학습 처리 고성능 클라우드 컴퓨팅 기술

 

- 기관 독립형 진단 클라우드 기술

 

- 다기관 공유형 의료지능 학습 클라우드 인프라 기술

 

- 의료지능 학습 클라우드 성능 가속 기술

 

⨀ AI Sensor: 완전자동 최소침습 심혈관질환 현장 진단검사 센서 기술

 

- 현장 적용형 혈액 전처리 및 유체제어 기술

 

- 심혈관질환 관련 5종 바이오마커 측정용 다중화된 일체형 센서칩 기술

 

- 고감도 정량화 및 프로세스 통합 센서 칩 기술

 

 

3. 연구기간

 

⨀ 2017.01 ~ 2021.12

 

 

4. 연구성과

 

⨀ 시계열 EMR 의료지능 딥러닝 기술 개발

 

- 정확도 90% 이상으로 환자 미래 상태 예측이 가능한 시계열 의료지능 딥러닝 핵심기술

 

- 불규칙한 시간 간격에 따른 EMR 변화량을 인식하여 학습하는 시계열 ODE(Ordinary Differential Equation) 의료지능 딥러닝 기술

 

- 확정되지 않은 미래 시점의 환자상태 EMR 예측을 위한 복합 확률분포를 학습하는 시계열 MDN(Mixture Density Network) 의료지능 딥러닝 기술

 

- 환자 특성 및 질환 정도에 따라 EMR 복합특징을 구분하여 학습하는 예측 근거 설명이 가능한 복합특징 집중지능 딥러닝 기술

 

⨀ 다기관 협진형 앙상블 딥러닝 기술 개발

 

- 다기관 EMR 통합 없이 AI들이 서로 협진하여 환자의 미래 상태를 예측하는 다기관 의료지능 앙상블 딥러닝 핵심기술

 

- 기관별 의료지능에서 예측되는 복합 트렌드 변화 특성을 학습하는 다기관 시계열 복합 트렌드 지능 앙상블 딥러닝 기술

 

- 단계적 EMR 트렌드의 장단기 패턴을 학습하는 다기관 장단기 트렌드 지능 앙상블 딥러닝 기술

 

- 환자 EMR 트렌드와 유사한 예측 트렌드를 가지는 의료지능들의 최적 페더레이션을 학습하는 최적 의료기관 페더레이션 지능 딥러닝 기술

 

⨀ 다기관 시계열 EMR 빅데이터 구축 및 CDM 전처리

 

- 전국거점 4대 의료기관 87만 명 EMR 클라우드형 빅데이터 구축 및 CT-EMR 멀티모달 의료지능 딥러닝 기술

 

- 의료기관 EMR 상호호환을 위한 공통 데이터 모델 CDM(Common Data Model) 변환 및 결측 EMR 자동 예측 기술

 

- 관상동맥 석회화 판별이 가능한 정확도 97% 성능의 CT-EMR 멀티모달 의료지능 딥러닝 기술

 

⨀ FaaS 기반 고성능 마이크로 펑션 서비스 클라우드 기술 개발

 

- 베어메탈 시스템 대비 학습 성능 효율 98.38% 이상을 갖는 마이크로 서비스 기반의 고성능 클라우드 기술

 

- GPGPU 자원 부하 평가(GPU Load Estimation) 기법을 적용한 가속 자원 공유로 시스템 성능 극대화

 

- 사용자 통합 관리 및 정책 규칙 기반 자원 접근 제어 관리 제공

 

- 작업 연동성 강화를 위한 이벤트 관리 기반으로 다중 작업 연동 서비스를 지원

 

- 의료지능 정보 처리에 최적화된 학습/진단 동시 운영 처리 메카니즘 제공

 

- 딥러닝 적용을 지원하는 머신러닝 프레임워크 2종(TensorFlow, PyTorch) 기본 내장

 

⨀ 심혈관질환 분석용 고성능 자동 현장진단검사기기 기술 개발

 

- 회전 디스크 방식의 반응 및 원심분리 일체형 플랫폼

 

- 5채널 동시 세척 및 반응액 흡입/분주 모듈

 

- 원심력 기반 일회용 혈장 분리 디스크 제작: 혈구 제거율 99% 이상

 

- 광출력 증강 및 광수신기 모듈 안정화를 통한 측정 신호 잡음 축소(안정도: < 0.2%)

 

- HRP-TMB 기반 심혈관질환 바이오마커 5종(cTnI, CK-MB, hs-CRP, NT-ProBNP, D-dimer) 감지

 

- 면역반응시간: 10분, 자동검사기기 측정시간: 15분 이내

 

- 재현성: 10% 이내

 

- 심근경색 및 협심증 환자 혈액 기반 임상 특성 평가

 

⨀ 휴대용 혈액 분석 시스템 제작 및 임상 특성 평가

 

- 등속 구간에 포함된 최적의 각도로 고정된 거치대 설계 및 제작

 

- 수평계, 온도, 습도를 이용한 최적화

 

- 사용자의 편의성이 향상된 소프트웨어

 

- 혈액 점도와 헤마토크릿(HCT) 동시 측정

 

- 환자 20명의 혈액 기반 임상 특성 평가 수행(헤마토크릿 측정 성능 시 기존 병원 장비와 동등성 평가에서 94% 일치)