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
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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R&D
지지부진 ‘바이오빅데이터’ 목표, 尹 정부는 성공할까2022.06.02
쿠키뉴스
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연구보고서
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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 - ntis신규 약물표적/바이오마커 발굴을 위한 빅데이터 기반 메타분석 플랫폼 개발
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ntis바이오 빅데이터 연구 개발 및 서비스 시스템 고도화
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과제
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ntis바이오 빅데이터 기반 당뇨병 및 합병증 정밀 의료를 위한 AI 플랫폼 및 모델 개발
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과제바이오 빅데이터 기반 당뇨병 및 합병증 정밀 의료를 위한 AI 플랫폼 및 모델 개발
서울대학교병원 정부투자연구비 1,314,000,000원 총연구비 1,351,000,000원 정보/통신 정보이론 인공지능- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자곽수헌
- 참여연구자조예은;하인숙;이정은;최재원;이상원;박종석;이현석;손희준;양혜원;조영민;박경수
연구목표연계정보 과제고유번호 2710074607 기준년도 2024 연구책임자 곽수헌 과제수행기관 서울대학교병원 정부투자연구비 1,314,000,000 총연구비 1,351,000,000 - 6T관련효과
- 생물정보학 기술
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ntis빅데이터 기반 인공지능 학습시스템 구축 및 신규 바이오마커 유효성 검증을 통한 췌장암 조기 진단능력 향상
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과제빅데이터 기반 인공지능 학습시스템 구축 및 신규 바이오마커 유효성 검증을 통한 췌장암 조기 진단능력 향상
분당서울대학교병원 정부투자연구비 160,000,000원 총연구비 160,000,000원 생명과학 융합바이오 생물정보학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자이종찬
- 참여연구자윤석현;장한솔;박지혜;김민수;성원정;양원희;채재영;김민희
연구목표연계정보 과제고유번호 2710074719 기준년도 2024 연구책임자 이종찬 과제수행기관 분당서울대학교병원 정부투자연구비 160,000,000 총연구비 160,000,000 - 6T관련효과
- 유전체기반 기술
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ntis화학/바이오 스마트플랜트 실시간 디지털트윈 빅데이터 시각화 기술
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과제화학/바이오 스마트플랜트 실시간 디지털트윈 빅데이터 시각화 기술
주식회사 시마크로 정부투자연구비 500,000,000원 총연구비 625,000,000원 화공 화학공정 공정시스템기술- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자YUN JEONG HO
- 참여연구자조명수;이주원;원종선;김왕수;김미소;조현준;박엘리야;심상원;서유진;한수민
연구목표연계정보 과제고유번호 2420015014 기준년도 2024 연구책임자 YUN JEONG HO 과제수행기관 주식회사 시마크로 정부투자연구비 500,000,000 총연구비 625,000,000 - 6T관련효과
- 기타 정보처리시스템 및 S/W 기술
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ntis치료-반응 중심 임상-바이오 빅데이터 결합과 멀티모달 인공지능을 이용한 난치암 치료 최적화
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과제치료-반응 중심 임상-바이오 빅데이터 결합과 멀티모달 인공지능을 이용한 난치암 치료 최적화
연세대학교 정부투자연구비 1,314,000,000원 총연구비 1,750,500,000원 보건의료 의생명과학 오믹스학- 본 과제에 참여한 연구자
- 연구책임자김상우
- 참여연구자심효섭;김태영;김용준;박동우;서유라;양인석;최혜진;조세영;김경원;박유랑;서영주;안중배;홍민희;이청;김의현;김건민;이형진;이영한;백상숙;김창곤;김은영;원정수;유재용;홍철화;김태호;김경아;최혜빈;황유미;홍지윤;문승희;이수지;김아연;강승석;김형석;박지호;김다솜;김동선;정영수;최보규;최은우;고찬영;오승호;김종현;장수영;빈진혁;김채주;김태율;이제빈;김태원;윤여준;이...
연구목표연계정보 과제고유번호 2710033064 기준년도 2024 연구책임자 김상우 과제수행기관 연세대학교 정부투자연구비 1,314,000,000 총연구비 1,750,500,000 - □ 지속 가능한 치료-반응 중심의 임상-바이오 완전 결합 빅데이터 구축 및 멀티모달 인공지능 모델개발을 통한 난치암 항암 바이오마커 및 치료 최적화- 세부 목표 1: 치료-반응 정보 중심의 난치암 임상-바이오 완전 결합 빅데이터(GAATR) 구축 * 국제 수준 데이터 표준항목 및 품질 관리에 기반한 난치암 빅데이터 수집모델 수립 * 10종 이상 난치...
- □ 임상-바이오 빅데이터의 표준화, 품질 관리 및 정제 가이드라인을 이용한 도구 개발 - 국가바이오빅스테이션(K-BDS) 표준안 연계 기반 수집항목 및 최소자료 세트 확립 - 국내/외 바이오 빅데이터 데이터베이스 정보구조 확보 - 의료영상, 오믹스, 병리 데이터 품질 관리 요소기술 정립 □ 임상-바이오 빅데이터의 수집 및 공개 - 의료법 ...
- □ 난치암의 예측/진단/치료를 위한 지속 가능한 임상-바이오 완전 결합 빅데이터 구축 및 표준화를 통한 범국가적 연구 인프라 확보 - 산/학/연/병 유기적 협력을 통한 지속 가능한 난치암 임상-바이오 완전 결합 빅데이터를 구축- 16종 이상의 난치암 20,000례 이상 오믹스 데이터 및 임상데이터를 정의/수집/통합하여 인공지능 모델 학습용 고품질 데이터 ...
- 6T관련효과
- 생물정보학 기술
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ntis바이오 빅데이터 기반 당뇨병 및 합병증 정밀 의료를 위한 AI 플랫폼 및 모델 개발
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ntisVisual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템
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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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특허
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