설립 목적

헬스케어산업은 인구 고령화와 만성질환의 증가로 가장 빠르게 성장하는 산업이며 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 핵심기술들이 헬스케어 산업에 접목되고 있다. 인공지능 의료분야는 초기 단계이기 때문에 공학연구자와 의학연구자의 협력연구를 통해 의료영상 분야의 인공지능 원천기술 선점과 관련 제품의 국제경쟁력 확보를 통한 세계시장 선도가 필요하다. 또한, 헬스산업의 경제 규모는 식약청에 따르면 무려 1경원에 달해 자동차산업이나 ICT산업에 비해 월등한 규모가 전망된다. 이에 성균관대는 향후 4차 산업 혁명을 주도하기 위해 인공지능과 의료기술을 결합한 Digital Health Care 기술 분야에 역량을 집중하고, 세계적 의료기술과 임상 시설을 보유한 삼성서울병원과 협력하여 연구를 진행할 수 있는 인프라 구축과 인재양성을 목표로 센터를 설립하게 되었다.

연구 기간

2018.7.1 ~ 2021.12.31

연구 분야

인공지능형 가상의사 초음파 의료진단 플랫폼 연구개발 및 고급인력 양성

인공지능형 가상 의사 초음파 의료진단 플랫폼 연구개발 및 고급인력 양성

세부 과제

• 01
  • 경동맥 혈관 분석을 위한 광대역 정밀 집속초음파 트랜스듀서 시스템 개발
    • 광대역 주파수 특성을 갖는 전광 (all-optical) 집속초음파 트랜스듀서 시스템 개발
    • 네비게이터 기능을 갖는 전광 (all-optical) 집속초음파 트랜스듀서 시스템을 개발
• 02
  • 인공지능기법을 사용한 지방간 및 간경변증 위험도 판단을 위한 자동화된 초음파 영상분석 기술 개발
    • 복부 초음파 관심 영역 추출 알고리즘 개발(간 영역 및 특징 추출 알고리즘)
    • 지방간 & 간경변증 위험도 진단용 소프트웨어의 집적화
• 03
  • 초음파 영상과 인공지능 기법을 활용한 태아 상태 및 출산 위험도 자동 측정기술 개발
    • 태아 초음파 관심 영역 영상 분할 및 특징 추출 알고리즘 개발
    • 태아 상태 및 출산 위험도 측정 소프트웨어 개발 및 최적화
• 04
  • 경동맥 혈전 진단용 초음파 영상 자동화 처리 framework 개발
    • 초음파 영상에서 혈전 추적을 위한 딥러닝 framework 기법 개발
    • 결합 초음파 영상을 이용한 혈전 상태 분류용 딥러닝 기법 개발

연구수행 방법

 

기대 효과

• 사회적인 측면
  • • 조기진단에 따른 의료 보건의 질 향상과 가족의 행복 추구
    • 의료낙후 지역, 정기적인 의료검진이 어려운 현대인들에게 예방 중심 의료서비스
    • 조기진단에 따른 사회적 비용문제 완화
• 경제적인 측면
  • • AI 신기술과 의료기술 접목에 따른 신시장 진출로 국가의 수출증대와 일자리 창출
    • 조기진단에 따른 국가 차원의 의료비 절감효과
    • 미래의 원격 진료 및 진단에 따른 의료 통신 시장 선점의 경제적 성장 유발
• 인재양성의 측면
  • • 4차 산업혁명을 주도할 인공지능 및 ICT - 의료 융합 분야의 고급인력 양성
    • 산업 밀착형 실무형 인재 육성과 기업가 정신을 바탕으로 한 우수 인재의 창업 유발
    • 다양한 business 모델에 따른 일자리와 신규 전문 직업군 창출
• 기술적 측면
  • • 중소기업의 핵심기술과 부품 확보에 따른 역량 확대
    • 인공지능, 가상의사, 원격진단 특허확보를 통한 세계시장 선점 → 4차 산업혁명은 DHC 의료 기술 혁명으로 완성