바이오 빅데이터
헬스케어 산업의 패러다임이 질병 치료 및 의료기관 중심에서 사전 예방 및 소비자 중심으로 변화함에 따라 바이오·의료산업 전반의 생태계적 변화가 일어나고 있습니다. 바이오·의료 관련 데이터의 양적 증가와 함께 인공지능, 클라우드, 딥러닝 등 분석기술의 발전에 따라 바이오 관련 빅데이터의 분석·활용의 중요성이 대두되고 있습니다.
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연계정보바이오 빅데이터
개념
헬스케어 산업의 패러다임이 질병 치료 및 의료기관 중심에서 사전 예방 및 소비자 중심으로 변화함에 따라 바이오·의료산업 전반의 생태계적 변화가 일어나고 있다. 바이오·의료 관련 데이터의 양적 증가와 함께 인공지능, 클라우드, 딥러닝 등 분석기술의 발전에 따라 바이오 관련 빅데이터의 분석·활용의 중요성이 대두되고 있다.
이에 우리나라를 포함한 주요국들은 국가 차원에서 바이오 빅데이터 확보, 관리, 공유, 활용을 위한 정책을 펼치고 있으며, 대규모 빅데이터 구축 사업을 추진하고 있다. 바이오분야 빅데이터 분석은 개인 맞춤 의료 제공, 의료비 절감, 신약개발(예, 유전체·임상·건강정보 등 바이오 빅데이터를 활용하여 코로나19 치료제 개발 시간 단축) 등에 활용할 수 있다.
여기에서는 바이오인에서 담고 있는 바이오 빅데이터에 관련된 다양한 자료들을 종합적으로 살펴볼 수 있다.
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바이오 빅데이터, 정밀의료 실현 및 신약개발 등 활용
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주요국 정책 및 법·제도적 이슈
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바이오 빅데이터 관련 기업 동향
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내용 출처 |
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지식
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BioIN4P바이오 빅데이터 분야 4P분석
바이오 빅데이터 분야 4P분석 - Paper(논문), Patent(특허), Product(산업), Portfolio(투자) - Paper(논문) 글로벌 국내 연도별 발표현황 연도별 발표현황 주요 국가 주요 국가(공동연구 현황) 주요 연구기관 주요 연구기관 * 각 대학의 부속병원 논문 수 포함 ...................(계속) ☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.
2022-05-24
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BioINpro유전체 관련 바이오 빅데이터 분석 활용 및 시사점
유전체 관련 바이오 빅데이터 분석 활용 및 시사점 한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅응용센터 염민선 1. 개요와 현황 생명현상의 유전 및 형질의 발현과 관련된 정보를 포함하는 유전체 관련 바이오 빅데이터는 유전체 데이터, 전사체 데이터, 대사체 데이터, 단백체 데이터, 후성유전체 데이터 등으로 구성된다. 이들 유전체 관련 데이터에 대해 간략히 설명하면 다음과 같다. 한 개체를 만들기 위해 필요한 DNA 염기 서열을 의미하는 유전체를 분석함으로써 각 생명체가 가진 유전자를 파악하고 어떤 특징을 보이는지 이해할 수 있다. 그러나 생명체는 자신이 가진 유전체에 들어 있는 모든 유전자를 항상 발현하는 것이 아니고, 자신이 가진 유전자를 특정 상황에 맞게 발현시켜 외부 환경에 대응한다. 어떤 생명체가 특정 환경에서 어떻게 대응하는지를 파악하기 위해서는 DNA에서 RNA로 서열 정보가 전달되는 과정을 통해 만들어진 물질들을 분석하면 된다. 이처럼 DNA에서 RNA로 서열
2021-11-30
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BioINpro국내외 바이오 빅데이터 현황 및 활용 방안
1. 4차 산업혁명과 바이오 빅데이터 가. 개요 4차 산업혁명에 대비하여 어떻게 국가적 경쟁력을 확보해야 할 것인지에 대한 논의가 한창 뜨겁다. 빅데이터 분석, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인 운송 수단, 3차원 인쇄, 나노 기술 등이 4차 산업혁명의 핵심 분야로 언급되고 있는데, 바이오 분야 역시 이러한 인공지능과 빅데이터 분석 등이 융합된 대표적인 4차 산업혁명의 대상이 될 것으로 보인다. 특히 탈중앙화와, 공유, 개방, 개인 맞춤을 화두로 하는 4차 산업혁명은 인공지능 기반의 바이오 빅데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 헬스케어와 궤를 같이한다고 볼 수 있다. 바이오 분야에서의 빅데이터는 생활 습관 데이터, 임상정보, 건강보험정보, 약물반응성 데이터, 유전체 정보 등 매우 다양한 형태로 나뉘며 이렇듯 복잡한 이질성을 갖는 바이오 빅데이터를 어떻게 생산, 수집, 관리, 통합 분석하여 새로운 가치를 창출할 것인가가 4차 산업혁명 시대를 맞이한 바이오 분야의 숙제라고 할
2019-01-31
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BioINpro바이오 빅데이터 연구동향
1. 배경 및 필요성 가. 바이오 빅데이터 개념 빅데이터 기반 창출의 방법을 활용해 방대한 바이오 정보를 효율성 있게 정리·해석하고 그 생물 및 의학적인 의미를 밝혀 새로운 지식 및 서비스를 개발하는 것으로 생명과학과 헬스케어의 융합영역을 말한다. 나. 바이오 빅데이터 등장 배경 2,000년에 완성된 인간 게놈프로젝트 이래 현재까지 축적된 엄청난 유전체 정보의 생성량으로부터 의미있는 정보분석 결과를 도출할 필요성이 증대되고 있으며, 아울러 의료서비스 확대와 바이오 산업육성을 통해 관련분야의 발전을 기대하고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 관심이 늘면서 진료기록과 의료 영상뿐 아니라 유전자 통계와 전염병 현황을 포함한 방대한 보건 의료 정보에서 유의미한 정보를 얻어내는 연구가 활성화되고 있다. [그림 1. BT와 IT의 융합발전과정] ※ 출처 : ‘IT와 Bio가 만나는 블루오션’ - KT경제경영연구소, 2013 2. 국내외 연구동향 가. 국외 연구동향
2014-12-24
동향
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인프라동향
[보건산업브리프 Vol. 389] 바이오 빅데이터와 헬스케어 데이터 플랫폼의 효과적인 연계를 위한 관련 동향분석 및 시사점2023.11.22
한국보건산업진흥원
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산업동향
바이오 빅데이터 시대의 [차세대] 생명정보학2021.12.02
한국연구재단
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기술동향
바이오 빅데이터 시대…국가가 주도적으로 인프라 구축해야2021.04.23
한국경제
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기술동향
[BIO ECONOMY REPORT] 바이오빅데이터-데이터가 생명을 살린다2020.09.17
한국바이오협회
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R&D
정밀의료‧산업혁신 위한 100만명 통합 바이오 빅데이터 모은다2025.05.09
약업신문
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R&D
정부, '100만 바이오빅데이터' 구축 목적 고품질 인체자원 제작2025.04.21
뉴스1
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R&D
국가 바이오 빅데이터 구축사업 첫발…정밀의료 연구 기틀 닦는다2025.02.13
전자신문
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R&D
기재부, 민관협력 100만명 바이오빅데이터 구축한다2025.01.23
뉴시스
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R&D
국가통합바이오빅데이터 출범… 100만 명 데이터로 정밀의료 시대 연다2024.12.20
팜뉴스
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R&D
GC녹십자의료재단, '국가통합바이오빅데이터구축사업' 선정2024.12.11
메디파나뉴스
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R&D
국가통합바이오빅데이터구축사업단, 1형당뇨 환우 공감의 장 마련2024.11.06
메디포뉴스
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R&D
政, 바이오 빅데이터 개방…AI 통한 신약개발 도약 주목2024.11.01
메디파나뉴스
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R&D
政, ‘국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업’ 참여자 모집기관 설명회 개최2024.08.27
메디포뉴스
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R&D
국가통합 바이오빅데이터사업 내달 본궤도 오른다2024.06.25
굿모닝경제
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R&D
핀란드, 인구 10% 바이오 빅데이터 구축한 이유2024.05.14
한국경제
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R&D
국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업 사전설명회 개최2024.03.29
메디파나뉴스
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R&D
“2024년 국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업 본격화”2023.09.22
의학신문
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R&D
100만명 바이오 빅데이터 구축사업, 가치사슬 유기적 연계가 성패 좌우2023.07.17
디지털타임스
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R&D
‘100만명 바이오 빅데이터 구축’ 2단계로 나눠 추진2023.06.30
전자신문
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R&D
9800억원 들이는 ‘국가 통합 바이오 빅데이터’ 본궤도2023.06.23
전자신문
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R&D
바이오빅데이터는 암·희귀난치병 공략 지도...해외선 이미 공유 활발2023.06.20
조선비즈
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R&D
100만명 바이오 빅데이터 모아 개방…의료정보 제3자 전송요구권2023.06.01
연합뉴스
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R&D
정부, 100만 바이오 빅데이터 구축 추진…수혜주는?2022.11.03
아이뉴스24
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R&D
달 착륙선 개발·바이오 빅데이터 구축 예타 대상에2022.11.01
디지털타임스
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ntis블록체인 기반 바이오 헬스케어 빅데이터 유통 플랫폼
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연구보고서블록체인 기반 바이오 헬스케어 빅데이터 유통 플랫폼/
사업 : 2018 산업통상자원부 산업집적지경쟁력강화사업과제 : 1415158970 (주)빅스터 블록체인 기반 바이오 헬스케어 빅데이터 유통 플랫폼등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드 등록번호 발행년월 201908 발행기관명 빅스터 발행국가 대한민국 초록 3 개발결과 요약 최종목표 이중암호화 및 블록체인 기반 개인정보 유통 시스템 개발 이중암호화 특허기술을 이용한 데이터 중개 플랫폼 구현 직접동의 개인정보 유동을 위한 블록체인 네트워크 구현 비식별 및 암호화된 개인정보의 유통 및 활용 시스템 구축 개인의 유전체 표현형 데이터 공유 유통을 위한 각 데이터 표준화 적용 및 전송 기술 개발 개발내용 및 결과가 직접동의 개인정보 유통을 위한 블록체인 네트워크 구현 나 개인키 이중암복호화 특허기술을 이용한 데이터 중개 플랫폼 구현 다 비식별 및 암호화된 개인정보의 유통 및 활용 시스템 구축 라 개인의 유전제 표현형 데이터 표준화 적용 마 데이터 공유 유통을 위한 전송 기술 개발 기술개발 배경가 블록체인 기술의 중요성 나 개인키 이중암복호화 기술의 중요성 다 블록체인과 개인키 이중암복호화 기술 사용의 필요성 라 개인키 이중암복호화 기술 사용의 적절성 및 적합성 핵심개발 기술의 의의가 개인식별키 이중암복호화 기술은 주관기관이 보유하고 있는 등록 특허를 구현하였으며 유럽 GDPR 문제 해결 가능 나 블록체인 기술은 국내외로 새로이 적용되어 개발난이도가 높음 다 블록체인 기반 유전체 데이터 유동 기술은 세계 최초 적용 분야가 이력 추적 및 마이데이터 관련 엔터프라이즈 블록체인 플랫폼 분야 나 바이오 헬스케어 전반을 아우르는 유전체 데이터 유통 분야출처 최종보고서 초록 4p -
ntis바이오 빅데이터 연구 개발 및 서비스 시스템 고도화
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연구보고서바이오 빅데이터 연구 개발 및 서비스 시스템 고도화/Bio-big data research and development for applications
사업 : 2024 과학기술정보통신부 한국생명공학연구원연구운영비지원(주요사업비)과제 : 2710007923 한국생명공학연구원 바이오 빅데이터 연구 개발 및 서비스 시스템 고도화등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드 등록번호 발행년월 202411 발행기관명 한국생명공학연구원 발행국가 대한민국 초록 Ⅳ 연구개발결과바이오 빅데이터 분석 관리 및 활용을 위한 기술 개발 원내 연구데이터 수집 기반 마련 코로나19 연구정보 포털 구축 및 서비스 비교유전체 분석도구 구축 및 서비스바이오 빅데이터 분석을 위한 전산 인프라 개발 대용량 생명정보용 국내 최고 수준의 전산 시스템 구축 클라우드 기반 유전체 분석 인프라 구축 및 서비스국내외 생명정보 협력 지원 및 홍보 생명정보 교육지원 및 연구지원 서비스의 지속적 제공 국내 학회 홍보를 통한 KOBIC 서비스 이용 활성화 국제 협력을 통한 KOBIC 위상 강화 및 고도화출처 요약문 5p -
ntis암유전체 빅데이터 기반 면역-항암 병용치료 예측 바이오마커 발굴
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연구보고서암유전체 빅데이터 기반 면역-항암 병용치료 예측 바이오마커 발굴/Identification of predictive biomarkers for the combination therapy responsiveness based on the cancer genome big data
사업 : 2023 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)과제 : 1711192470 한국생명공학연구원 유전체 빅데이터 기반 면역-항암 병용치료 예측 바이오마커 발굴등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드 등록번호 발행년월 202403 발행기관명 한국생명공학연구원 발행국가 대한민국 초록 연구개요본 연구는 유전체 빅데이터를 이용하여 면역항암치료 병용투여법 개발에 적용할 수 있는 새로운 유전자군을 규명하고 예측 바이오마커를 발굴한다면역항암 병용치료 코호트와 표적치료 코호트의 유전체 데이터와 임상정보를 통합 분석하여 항암치료가 필요 없는 환자군 선별 및 고위험군 환자를 위한 기존 항암제Conventional therapy와 면역항암치료제Immunotherapy의 병용치료 기법 개발에 활용할 수 있는 연구를 수행한다 연구 목표대비 연구결과Public database를 통한 암 유전체 빅데이터 및 다중오믹스 데이터 확보면역항암억제제 치료 기록이 있는 5개 1000명의 방광암 신장암 폐암 간암의 유전자 발현 코호트 데이터 확보 및 2개 40명 방광암 단일세포전사체singlecell transcriptomics 데이터 확보Pancancer 및 300가지 약물 반응성 정보가 포함된 다중 오믹스 데이터 확보 TCGA GDSC면역항암병용치료 연관 바이오마커 선정을 위한 실험 기반 CrM signature 발굴시간경과분석을 통한 다중약물 저항성 획득과정의 특징 확인63개 유전자로 구성된 약물저항성세포이동성 시그니처CrM signature 제안단일세포전사체single cell transcriptomic분석으로 관련 cell type 추정 및 검증인공지능머신러닝 알고리즘기반의 예측모델 생성 및 평가생존분석을 통한 예후연관성 평가 및 면역항암병용치료 후보 약물 선정 및 평가다중오믹스 기반 면역항암 병용치료 예측모델 구축과 검증 및 성능 평가예측모델 고도화를 위한 다중오믹스 데이터 추가 분석 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과연구개발결과의 중요성면역항암억제제Immune Checkpoint Inhibitor가 암 치료의 새로운 패러다임으로 등장하였고 이를 환자에게 적용하기 위한 주요 판단기준인 PDL1 유전자단백질 발현과 TIL tumor infiltrating lymphocyte 등의 정보를 사용하고 있으나 암 종류에 따라서 판단기준의 효과가 다르고 치료 효과가 낮은 편이다 따라서 반응률이 높은 환자군을 선별하기 위한 유전체 빅데이터 기반 예측 마커 발굴이 필요하다 이러한 연구는 면역항암치료제와 일반 항암제의 효율적인 병용치료에 활용할 수 있는 진단기준 기법 개발에 기여할 것이다 또한 본 연구를 통해 병용치료 여부와 종류를 판단할 수 있는 유전체 기반 바이오마커를 개발하여 효율적인 정밀의료 실현에 기여할 것이다 최근 연구 분야의 추세를 고려하였을 때 본 연구 내용 수행 결과물들은 새로운 진단법 개발에 활용할 수 있는 중요한 단서를 제공할 것이다출처 연구결과 요약문 2p -
ntis바이오빅데이터 딥러닝을 이용한 습성 연령관련 황반변성 환자의 치료 반응 예측 모델의 개발
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연구보고서바이오빅데이터 딥러닝을 이용한 습성 연령관련 황반변성 환자의 치료 반응 예측 모델의 개발/Development of deep learning algorithm to predict treatment response in patients with exudative age-related macular degeneration
사업 : 2023 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)과제 : 1711183969 서울대학교병원 바이오빅데이터 딥러닝을 이용한 습성 연령관련 황반변성 환자의 치료 반응 예측 모델의 개발등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드 등록번호 발행년월 202403 발행기관명 서울대학교 발행국가 대한민국 초록 연구개요습성 황반변성 환자에게 다양한 antiVEGF 치료 regimen 을 적용하고 있지만 여전히 환자의 재발 간격을 예측하기 어려운 실정이고 어떤 환자가 급격한 악화의 위험이 높은지 그 위험도를 알기 어려움 이에 본 연구진은 습성 연령관련 황반변성 환자에서 antiVEGF 치료의 반응을 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘 모델을 개발하고자 함 환자 특성에 맞는 antiVEGF 치료 regimen을 제안하고 악화에 대한 위험도를 미리 예측하여 습성 연령관련 황반변성의 최적화된 환자별 맞춤 치료 시스템을 개발구축하는 것이 본 연구과제의 목표임 연구 목표대비 연구결과1 빛간섭단층촬영OCT 영상 기반 딥러닝 모델을 개발하기 위해 습성 황반변성에서 임상적으로 중요한 망막의 3가지 pathological fluids 인 망막하액SRF 망막내액 IRF 망막색소상피박리PED를 segmentation 및 quantification 하는 모델을 개발하고자 함 Standard UNet과 ResNet50을 활용하여 모델 학습과 postprocessing을 진행하였고 정밀한 automated fluid segmentation 모델을 확립함2 습성 황반변성을 진단받고 antiVEGF loading후 PRN regimen으로 치료 받은 환자들에서 3개월 이내 첫 재발 여부를 예측하는 OCT 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 함 Automated fluid segmentation을 활용한 딥러닝 모델에서 loading phase 이후 OCT의 fluid region 을 regions of interest ROI로 활용한 모델이 가장 높은 성능을 보였고 OCT 기반 재발 예측 딥러닝 모델의 practical feasibility 를 확인함 Heatmap 분석에서 SRF IRF PED 등 pathological retinal fluids와 subsided CNV lesions hyperreflective foci 등이 첫 재발을 예측하는데 중요한 영역으로 확인됨 본 연구 결과를 BMC ophthalmology 저널에 논문으로 게재하였으며 미국 망막 학회인 2023년 ASRS meeting에서 가장 훌륭한 10개의 연제로 선정되어 수상함3 제 1형 비삼출성 황반 신생혈관 환자에서 1년 안에 삼출성 전환 위험과 관련이 높은 빛 간섭단층촬영 혈관조영술 OCTA 영상의 바이오마커를 찾는 모델을 개발하고자 함 OCTA image와 AngioTool을 활용하여 CNV의 정량적 정성적 parameters 를 분석하였고 anastomosis and loops와 높은 vessel density가 삼출성 전환을 예측하는데 유용한 형태학적 바이오마커임을 확인함 본 연구 결과를 RETINA 저널에 논문으로 게재하였으며 대한안과학회 제128회 학술대회에서 우수구연상을 수상함4 딥러닝 모델이 전문가 집단의 황반변성 재발 예측에 미치는 영향을 분석하고자 함 Retinal specialist와 nonretinal specialist 간의 재발 예측 성능에 있어 유의한 차이는 없었음 딥러닝 모델 지원을 통해 전문가 집단의 재발 예측 성능도가 향상되었으며 전문가 집단 간 재발 예측의 성능 일치도가 개선됨을 확인함 본 연구 결과에 대해 논문 제출을 준비 중이며 2023년 대한의료정보학회 추계학술대회에서 우수구연상을 수상함 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과연구개발결과의 중요성습성 황반변성 환자의 재발 예측 딥러닝 모델과 비삼출성 황반 신생혈관 삼출 전환 예측 모델을 통해 임상 현장에서 고위험도 환자를 선별해내는데 도움을 받을 수 있음 AntiVEGF loading 치료 후 3개월 이내 재발이 빨리 예측되는 고위험도 환자 및 1년 안에 삼출성 전환이 예상되는 비삼출성 황반 신생혈관 환자들에게는 보다 잦은 추적 관찰을 권유하며 antiVEGF 치료의 빠른 대응을 고려해야 함 딥러닝 모델 도입을 통해 황반변성 환자의 optimal 한 치료 간격과 횟수를 제시함으로써 환자별 맞춤형 치료 전략을 제시할 수 있음 이는 향후 다양한 망막질환에서의 예후 예측과 치료 guideline 제시에 응용이 가능함출처 연구결과 요약문 2p
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ntis블록체인 기반 바이오 헬스케어 빅데이터 유통 플랫폼
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과제
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ntis경북대학교병원 일반 국민 참여자 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업
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과제경북대학교병원 일반 국민 참여자 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업
경북대학교병원 정부투자연구비 538,000,000원 총연구비 538,000,000원 보건의료 임상의학 달리 분류되지 않는 임상의학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자윤영란
- 참여연구자성숙진;김유경;한채인;고혜진;이윤주;이승현;김지선;임소희;김누리
연구목표연계정보 과제고유번호 2460003043 기준년도 2025 연구책임자 윤영란 과제수행기관 경북대학교병원 정부투자연구비 538,000,000 총연구비 538,000,000 - - 일반국민 참여자의 바이오 데이터를 국가전략자산으로 확보해 미래의료를 위한 연구자원으로 활용하기 위한 기반을 구축함- 일반국민 참여자 동의를 기반으로 검체(혈액, 소변)를 확보하고 임상·유전체 데이터, 공공데이터 등을 수집·생산하여 R&D 인프라로서 '데이터뱅크'를 구축함- 일반국민 참여자 모집 및 자원확보 목표수1차년도(1단계) : 일반국민 참여자 0명...
- - 1차년도● 건강정보 고속도로 사업 참여● Single IRB 협약 체결● 전자동의체계 운영을 위한 협조체계 수립● 일반국민참여자 0명 모집 및 자원확보● 설문·임상정보 수집● 검체 채취 및 전처리● 검체 운송● 임상정보 자동추출을 위한 협조체계 수립● 검체 운송체계 구축● 과제 수행 전담조직 구성● 공간 운영 체계 수립● 1차년도 결과보고서 작성- 2차...
- 1) 연구개발 성과의 활용방안- 본 과제는 R&D인프라 구축 사업으로 RFP의 성과 목표인 참여자 모집 목표치를 달성하는 데에 의의가 있으며, 사업단에서 제시하는 데이터 이용·개방 범위를 고려하여 향후 성과 활용방안을 모색할 예정*일반 국민참여자 성과 목표(경상권)1단계(2024~2026년)'24년 : 0명'25년 : 4,200명'26년 : 4,200명소계...
- 6T관련효과
- 기타 보건의료 관련 응용기술
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ntis국가통합바이오빅데이터 구축사업을 위한 암환자 검체수집
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과제국가통합바이오빅데이터 구축사업을 위한 암환자 검체수집
국립암센터 정부투자연구비 330,180,000원 총연구비 330,180,000원 보건의료 의생명과학 달리 분류되지 않는 의생명과학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자유종우
- 참여연구자손해정;최귀선;김경욱;최연호;유세은;백수연;정채은;조희연;박세림;김미래;권재희
연구목표연계정보 과제고유번호 2460002978 기준년도 2025 연구책임자 유종우 과제수행기관 국립암센터 정부투자연구비 330,180,000 총연구비 330,180,000 - ○ 주요 13개 암종에 대해 최대 6,364명의 자원 구축 - 국립암센터와 가톨릭대학교 산학협력단은 13개 암종에 대해 최대 6,364명의 자원을 구축한다.
- ○ 기반 구축 및 참여자 모집 개시 1) 사업 참여 기반 구축2) 참여자 모집 개시 3) 참여자 동의를 기반으로 한 인체자원수집4) 임상정보 추출 5) 임상정보 표준화6) 공통 표준운영지침서 개발 및 참여연구원 교육 이수7) 임상의 screening을 통해 사업에 참여 가능한 참여자 모집 개시 및 자원 수집, 자원 기탁 ○ 참여자 모집 확대 및 검체 기...
- 1) 연구개발 성과의 활용방안 본 과제는 R&D인프라 구축 사업으로 RFP의 성과 목표인 참여자 모집 목표치를 달성하는 데에 의의가 있으며, 사업단에서 제시하는 데이터 이용·개방 범위를 고려하여 향후 성과 활용방안을 모색할 예정.2) 연구개발성과의 기대효과 ○ 해당 없음
- 6T관련효과
- 유전체기반 기술
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ntis동남권 병원기반 바이오뱅크 빅데이터 구축
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연계정보(NTIS)
과제동남권 병원기반 바이오뱅크 빅데이터 구축
양산부산대학교병원 정부투자연구비 685,100,000원 총연구비 685,100,000원 생명과학 기타 생명과학 달리 분류되지 않는 생명과학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자이선민
- 참여연구자조재욱;손은정;조영혜;신동훈;이도훈;오승환;안성호;이승은;이재혁;전종근;조우현;김동희;박민규;손성문;이수용;이민진;정성도;정수정;최진희;김서린;정경혜;박은혜;안은영;최진선;김현아;정호재;김석현;김효량;정기선;방수연;조현경
연구목표연계정보 과제고유번호 2460002976 기준년도 2025 연구책임자 이선민 과제수행기관 양산부산대학교병원 정부투자연구비 685,100,000 총연구비 685,100,000 - ○ 국가 통합 바이오빅데이터 구축사업 중증질환 참여자 12,284명 이상 모집- 동의 구득, 설문조사, 건강정보고속도로 참여를 통해 추적관찰 기반 확보○ 중증질환 참여자 임상정보의 표준화된 생성을 통한 바이오빅데이터 구축○ 병원 기반 biobank의 질관리 고도화로 바이오빅데이터 연구의 기반 구축
- 1. 적법한 절차에 의해 참여자 모집 시작 - 단일위원회 협약 및/혹은 기관위원회 심의 통과2. 25개 질환 7,620명 동의 구득 및 시료, 임상정보수집, 이관 완료, 추적 관찰3. 병원기반 바이오뱅크의 생체 시료 정도관리 프로그램 수립, 시행 보고
- ○ 본 과제는 R&D인프라 구축 사업으로 RFP의 성과 목표인 참여자 모집 목표치를 달성하는 데에 의의가 있으며, 사업단에서 제시하는 데이터 이용·개방 범위를 고려하여 향후 성과 활용방안을 모색할 예정.○ 국가통합 바이오빅데이터 사업 참여의 가치 - 사업 참여연구자 36명(예정)의 (선공개) 빅데이터 활용한 연구 성과 - 사업 참여자와 보호자들에...
- 6T관련효과
- 기타기초·기반기술
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ntis중증질환자 국가 통합 바이오빅데이터 구축
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연계정보(NTIS)
과제중증질환자 국가 통합 바이오빅데이터 구축
삼성서울병원 정부투자연구비 685,100,000원 총연구비 685,100,000원 보건의료 임상의학 달리 분류되지 않는 임상의학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자허우성
- 참여연구자박성지;김재현;송영빈;서우근;조주희;한주용;정용기;박혜윤;서상원;장혜련;온영근;강단비;신선혜;강은지;이슬기;전준석;최기홍;문성미;백인영;신태은;주정인;한정화;장은혜;김민선;김예은;강지혜;장신이;유은지;유지원;이윤정;이한나;송지원;김민서;윤교영;강민선;허진선
연구목표연계정보 과제고유번호 2460002975 기준년도 2025 연구책임자 허우성 과제수행기관 삼성서울병원 정부투자연구비 685,100,000 총연구비 685,100,000 - 5년간('24년~'28년) 뇌경색·뇌졸중, 만성폐쇄성폐질환(COPD), 류마티스관절염, 심근경색, 심부전, 등 25개 중증질환을 주상병으로 하는 환자 12,284명의 임상 정보 및 검체 수집을 통한 바이오 빅데이터 구축 지원
- ㅇ 연구 수행 체계 구축 - (건강정보고속도로 사업 참여) 보건복지부의 건강정보고속도로 사업에 참여하고 있음. 이에 대한 사항 재확인 - (단일IRB 협약) 모집기관은 각각의 소관 기관생명윤리위원회(IRB)를 총괄할 수 있는 하나의 기관생명윤리위원회(단일 IRB)를 지정하는 협약을 체결하고 단일 IRB의 의사결정을 따름. - (본사업 시스템 구...
- ㅇ 환자 측면 - 개인(환자)의 의료데이터에 대한 상시적인 접근, 통제권 강화를 통해 의료데이터의 주체인 개인의 의료데이터 자기결정권 강화 - 진료정보 공유를 통한 기존 검사결과 전송, 중복검사,처방 비용 감소 등에 따른 진료비 절감 및 진료의 연속성 확보 - 진료정보와 건강정보 결합으로 맞춤형 질환 관리 서비스 실현으로 고위험도 및 만성질환자의 생활...
- 6T관련효과
- 기타 보건의료 관련 응용기술
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ntis경북대학교병원 일반 국민 참여자 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업
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논문
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- ntisVisual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템
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ntisVisual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템
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외부자료(NTIS)
논문Visual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템
사업 : 2019 과학기술정보통신부 지역신산업선도인력양성(R&D)과제 : 1711082611 강원대학교 지능형 해부학적 조직 인식 빅데이터를 활용한 줄기세포 분화용 3차원 조직공학 지지체 제조저자명(주공동저자),논문구분,학술지명,ISSN,학술지 출판연도 저자명(주공동저자) 박범준;조선화;이수안;신지운;유혁상;김진호 논문구분 학술지 학술지명 한국빅데이터학회 학회지 ISSN 2508-1829 학술지 출판연도 2019 - ntis바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처
- ntis빅데이터 분석을 위한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스의 설계
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