연구계획: 인공지능을 이용한 외상환자 전주기 진단 및 치료
ADEQUATE 전략: AI and DEep learning for QUAlified Techniques and Experiments strategy
AI와 딥러닝 기술을 활용한 전주기 진단 및 치료 플랫폼 확립 전략
1
단
계
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1차년도
('23') -
외상 빅데이터 분석 및 임상정보 딥러닝, AI 모니터링 시스템 핵심 기술 개발
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외상 데이터셋 구축, 환자 예후 예측 모델, 환자 이송을 위한 닥터 헬기 호출 여부,
AI 임상 의사결정 시스템 등
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외상 데이터셋 구축, 환자 예후 예측 모델, 환자 이송을 위한 닥터 헬기 호출 여부,
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2차년도
('24') -
AI 시스템 실제 중증 외상환자 적용 및 성능 검증, 시스템 개선
- 외상 센터 환자 의료 데이터 AI 플랫폼 구축, AI 기반 예후 예측 모델 및 의사결정 시스템 임상 연구
2
단
계
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3차년도
('25') -
외상성 신경재생 연구 환자군 데이터 축적 및 분석
- 외상성 근골격, 안면신경, 후각/청각 및 뇌손상 평가 데이터베이스화
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4차년도
('26') -
AI 모델을 이용한 외상성 신경손상 평가 시스템 갭라 및 성능 검증
- 개발 시스템의 성능 검증 및 임상 적용 연구
참여인원
임상의 (MD)
이용진 교수
신장내과
빅데이터 분석
허윤정 교수
외상외과
외상 전담전문의
기초연구 (Ph.D)
최상일 교수
인공지능
라젠드라 교수
생체분석