| 초록 |
□ 연구개발 목표 및 내용 ○ 최종 목표 만성질환 환자의 공개된(확보된) 시계열적 유전체/역학정보를 빅데이터로 축적하여 기계학습, 모델링 및 시각화 기법을 적용하고 유전형/환자정보 기반 적절한 생활관리 및 예후예측 시스템을 구축 ○ 전체 내용 유전체/역학정보(기반/추적) 확보, 분양받은 데이터를 전처리하고 matrix 형태로 구축하며 추적상태에서 건강한 상태를 유지/회복한 group에서의 유전체/역학정보를 positive feature, 만성질환 유지/발병 group에서의 negative feature로 활용 모델 개발 ○ 1년차 ● 목표 : 유전체/역학정보 분양, 전처리, 상관관계 분석 및 모델 일반화 ● 내용 : IRB 승인 및 KoGES 유전체/역학정보 분양 및 모델 구축 ○ 2년차 ● 목표 : 기계학습 모델에 대한 시각화 및 통계적 기법 적용 ● 내용 : 리얼월드 유전체/역학정보 기반 시각화 수행 및 논문 게재 2편 ○ 3년차 ● 목표 : 색인, DB 구축 및 전문가 자문을 통한 모델 고도화 ● 내용 : DB 구축을 통한 모델의 활용가능성 제시 및 논문 게재 2편 □ 연구개발성과 KoGES 유전체/역학정보와 병원의 리얼월드 데이터를 활용한 만성질환 모델 제시 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 환자 또는 일반인 건강검진 참여자에 대한 질병 예측 및 조기 진단을 가능하게 하고, 개인 맞춤형 예방 전략을 가능하게 함. 의료 리소스의 효율적 관리에 도움을 줄 수 있으며, 공중보건 정책 및 질병 예방 정책 개발에 활용 가능함. (출처 : 요약문 2p) |
