초광역 연합 의료 AI 연구센터
전남대학교 센터장 : 양형정
- 센터소개
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설립 목적
초광역(호남-영남) 연합을 통한 고신뢰, 고성능 AI의료 핵심기술 개발과 연합 인력양성을 기반으로 의료 산업을 선도할 수 있는 석·박사급 ICT융합인재를 양성하는 것을 최종 목표로 함
연구 기간
2024-07-01 ~ 2031-12-31
연구 분야
의료기관 내부(의료데이터)와 외부(라이프로그) 데이터 통합 구축 플랫폼을 통해 초광역적으로 심·뇌혈관질환 관련 데이터를 수집하고, 연합학습을 통해 분산된 데이터 기반으로 의료 AI 모델을 학습시키며 심뇌혈관질환에 잠재되어있는 인과관계를 추론하여 복합질환 예후를 예측함으로써 질환의 예방, 진단, 치료기술을 개발하고자 함
연구 인력
대학 교수 참여 학생 전임연구원 산학협력
중점교수
산업체 기타
(학술연구교수)
합계 학부 석사 박사 23 3 45 17 2 - - 1 91
- 참여기업
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오토웰즈 기업 소개 - VHS(Vehicle to Human Service) 기반 디지털 헬스케어 전문기업
사업 영역 - CG(심탄도) 압전센서 기술을 활용해 독거노인 고독사 예방 시스템 '효심(孝心)'과 졸음운전 방지 시스템 등을 개발
데이터쿡 기업 소개 - UI, UX/web&mobile 구축/빅데이터/AI모델링 등 컴퓨터 프로그래밍 서비스 업체
사업 영역 - 의료데이터 개인정보 비식별화 기술, 의료 빅데이터 플랫폼 구축, 의료데이터 거래 및 공유 시스템
- 의료데이터 개인정보보호 강화, 병원-연구기관 간 안전한 데이터 공유 지원, 의료 AI 개발을 위한 데이터 처리 솔루션
뷰노 기업 소개 - 국내 최초 인공지능 의료기기를 개발한 선도적 디지털 헬스케어 기업
사업 영역 - 의료영상, 병리, 생체신호 분야에서 혁신적 솔루션, 의료인공지능
빅태블릿 기업 소개 - 신경망을 이용한 관심영역 동영상 압축 기술 기반 CCTV 영상 관제 서비스 개발 및 상업시설 내 CCTV 영상 분석을 통한 마케팅 솔루션을 제공하는 기업
사업 영역 - 인공지능 기반 영상압축기술로 기존 대비 20배 빠른 영상처리 시스템을 개발
- CCTV 영상분석과 AI를 결합한 UX Compress 서비스
- 고객 행동 패턴 분석, 운영 최적화, 마케팅 인사이트 제공 등 다양한 B2B 비즈니스 영역에서 익명화 기반 분석과 OKM 측정 시스템
- 연구목표
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초광역(호남-영남) 연합을 통하여 심뇌혈관질환에 대한 AI 핵심기술 개발과 의료산업을 선도하는 융합형 고급 AI+M 인재 양성
세부 과제
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01
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암호화된 바이오/헬스케어 데이터 구축
- 심·뇌혈관 질환 관련 멀티모달 바이오/헬스케어 데이터 구축 플랫폼 개발
- 생체 데이터 수집 및 구축을 위한 인공지능기반 센싱 방법 연구
- 다각적 지능형 데이터 수집을 위한 심리스 기술 개발
- 바이오/헬스케어 데이터의 개인정보유출 방지를 위한 보안 솔루션 연구
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암호화된 바이오/헬스케어 데이터 구축
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02
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멀티소스 의료데이터 분석을 위한 핵심 AI 기술 개발 및 모델 고도화
- 의료 데이터 특성을 고려한 AI 모델 학습 및 의료 데이터 품질 향상 AI 기술 개발
- 질병 예후/예측 서비스를 위한 멀티소스 의료 데이터 기반 AI 기술 개발
- 지속가능한 AI 모델을 위한 검증 및 최적화 자동화
- 응급 환자 실시간 상태 진단을 위한 딥러닝 모델 및 모니터링 시스템 개발
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멀티소스 의료데이터 분석을 위한 핵심 AI 기술 개발 및 모델 고도화
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03
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의료 AI 모델 학습을 위한 고신뢰성 Federated Learning 시스템 개발
- 의료 데이터/AI 모델 보안을 보장하는 초지능 FLChain 플랫폼 구축
- 분산 헬스/의료ML 마이크로서비스 기반 지능형 탈중앙 오케스트레이션 표준 프레임워크 연구
- 의료 AI 모델의 신뢰성을 위한 범용 가능한 XAI 기술 개발
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의료 AI 모델 학습을 위한 고신뢰성 Federated Learning 시스템 개발
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04
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HiddenComp AI: 확장 가능한 페더레이션 AI기반 은닉 복합질환 예측 고급 의료 지능 시스템
- D2D Fed: 임상데이터의 질병 간 Federation을 위한 Foundation 기술 개발
- FedCausal: (CVD+Comp) 질병 간 인과관계 분석을 위한 Federated Causality Learning 기술 개발
- LatentDA: CVD2Comp, Comp2CVD 등 Latent Domain Adaptation 기술 개발
- FedPure: 적대적 공격 대응을 위한 학습 모델 및 잠재 벡터 추출 purification 기술 개발
- Visualization: VR 심장 시뮬레이션과 라이프로깅 데이터 시각화를 통한 교육/협력 시스템 개발 연구
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HiddenComp AI: 확장 가능한 페더레이션 AI기반 은닉 복합질환 예측 고급 의료 지능 시스템
연구수행 방법
기대 효과
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01