개요

• 헬스케어 분야 인공지능 연구 활성화 지원을 위해 다양한 질환의 이종데이터를 수집하고 연구에 활용할 수 있도록 정제·전처리·품질관리 및 활용 체계를 마련하여 공개하고 있습니다.

내용

• 웨어러블 디바이스를 활용하여 정신건강 모니터링을 위한 디지털 표현형 표준화 및 모니터링 플랫폼 개발을 수행하고 있습니다.
  • 스마트 웨어러블 기기 기반 실시간 생체신호 데이터(심박수, 산소포화도, 심전도 등) 수집하여 모니터링 및 분석 어플리케이션을 개발하고 딥러닝 기반 질환(정신장애 등) 예측 모델을 개발하고 있습니다.
  

  디지털 정신건강 정보 수집 및 모니터링을 위한 통합 플랫폼 구축 개요도

• 고령화 사회로 들어감에 따라 노인의 노쇠 예방을 위한 디지털 디바이스(스마트폰)의 활용 방안 수립하고 노쇠 지표를 발굴하기 위한 연구를 수행하고 있습니다.
  • 스마트 폰으로 보행 수, 보행 속도, 활동 레벨, 생활 공간 이동성(일간 보행 거리 등) 등의 항목을 활용하여 지표를 개발하였습니다.
  

  라이프로그 데이터 기반 노쇠 평가 지표 개발

• 라이프로그 데이터와 임상정보 연계 분석을 위한 데이터 정제, 표준화 후 통합 데이터베이스 구축을 수행하고 있습니다.
  • 라이프로그 데이터(생체신호, 활동량, 수면패턴 등) 활용 가능 변수 선별 및 정제를 통해 통합 데이터베이스를 구축 중이며, 구축된 데이터베이스 기반의 인공지능 학습용 데이터 구축 및 공개를 수행할 예정입니다.
  

  공통 메타데이터 생성 과정 및 데이터 정제를 위한 데이터 구조

• 「만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄 운영사업(BICWALZS)」과 「한국인유전체역학조사사업(KoGES)」으로 수집한 뇌영상 데이터를 기반으로, 한국인 뇌영상 자료를 활용한 한국인 참조 뇌영상 데이터베이스 구축하고 있습니다.
  

  

  특허 출원/등록 정보 연번 발명의 명칭 구분 번호 시기 국가 종류로 구성

  대상 데이터	영상종류	데이터 주요내용
  BICWALZS	Brain MRI (T1WI, T2 FLAIR), Amyloid PET	● T1WI 영상 기반 뇌구역별 부피값 ● T2 FLAIR 영상 기반 뇌구역별 백질병변 부피값 ● Amyloid PET 영상 기반 SUVR (Standardized Uptake Value Ratio) 값
  KoGES	Brain MRI (T1WI, T2 FLAIR)

  뇌영상 참조 데이터 구축 파이프라인 및 데이터 주요 내용

• 뇌 영상을 활용한 다양한 연구 방법과 방향을 제시하고자 뇌영상 공개 데이터베이스 활용 안내서를 발간하였습니다.
  • 주요 국외 연구사업(영국(UK Biobank), 미국(ADNI, NACC), 호주(AIBL) 등)에서 제공하는 공개용 데이터 보유·제공 현황, 데이터베이스 구성 및 조회 방법, 데이터 활용 연구 사례를 종합적으로 소개하고, 의료영상 기반 질환 예측과 인공지능 기법을 활용한 다양한 관련 연구 사례들을 함께 제시하였습니다.
  • 더불어 대표적인 뇌 영상 데이터 공유 컨소시엄에 대한 소개와 함께 뇌 영상 공개 데이터를 검색할 수 있는 대표적인 온라인 플랫폼의 활용 방법과 데이터셋 등도 함께 제시하였습니다.
  

  < 책자 구성 >
  
  1. 개요
  
  2. 국외 공개 데이터베이스 소개 및 활용 사례
  - UK Biobank, ADNI, AIBL, NACC, ALLFTD, OASIS 등
  · 개요: 데이터베이스 소개, 데이터 보유 제공·현황
  · 구성 및 활용법: 홈페이지 및 메뉴 구성,
  접근 권한 및 사용 방법, 발표 논문
  · 활용 사례: 데이터베이스 활용 연구 사례 1~4
  
  3. 뇌 영상 데이터 공유 컨소시엄
  - HCP, LEADS, ALLFTD
  · 개요, 구성, 주요 협력 기관, 발표 논문
  
  4. 참고문헌
  
  5. [부록] 오픈 엑세스 데이터 검색 플랫폼
  - OpenNeuro, LONI, NITRC
  · 개요, 데이터 보유 제공·현황, 주요 협력 기관
  · 발표 논문
  

  「국외 뇌 영상 공개 데이터베이스 소개 및 활용」 표지 및 구성

• 보건의료 분야 연구자가 자율적이고 책임 있는 인공지능 연구를 수행할 수 있도록 인공지능 연구 설계부터 데이터 생성, 모델 개발, 검증‧평가, 적용 및 사후 점검 전 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 질문에 대한 원칙을 제시한 윤리 지침을 마련하였습니다.
  • 6가지 원칙은 ①인간의 자율성 존중과 보호, ②인간의 행복, 안전, 공공의 이익 증진, ③투명성, 설명 가능성, 신뢰성, ④책무, 법적책임, ⑤포괄성, 공정성, ⑥대응성, 지속 가능성입니다.
  • 6가지 원칙의 이해를 돕고자 응급상황에서의 인공지능 활용과 동의, 챗봇의 환각 효과, 임상 결정의 미묘한 경계선과 인공지능 등 구체적 사례를 함께 제시하였습니다.
  • 또한, 인공지능 연구 윤리의 인식 확산을 위해 ‘헬스케어 인공지능(AI) 연구윤리 교육’을 개발하여 온라인지식공유플랫폼(SPEC) 통해 공개하고 있습니다.
  

  보건의료 분야 인공지능 연구자를 위한 연구윤리 지침 교육