수술 후 합병증 예측을 위한 합성 의료 데이터 생성 기술 개발

<수술 후 합병증 예측을 위한 합성 의료 데이터 생성 기술 개발>

수술 후 합병증 발생을 예측하는 모델을 개발하기 위해서는 합병증 발생과 관련된 통계지표와 함께 코호트를 구축하는 것이 필요하다. 본 연구는 실제 임상 데이터를 기반으로 한 합성 의료 데이터를 결합하고, 합성 의료 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.

이를 통해 연구자들은 실제 의료 데이터를 다루지 않고 합성 데이터만으로 연구를 수행할 수 있어 법적 제약 없이 데이터를 사용 및 가공할 수 있으며, 다양한 전처리, 표준화, 라벨링된 원시 데이터를 기반으로 원하는 만큼의 데이터를 생성할 수 있다.

국내 3개 병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시-보라매의료원)의 환자들이 연구에 등록되었다.

2005년부터 2020년까지 수술을 시행한 410,000명의 환자로부터 의료 데이터(임상 및 실험실 모두)를 수집하여 AKI 기반 예측 모델 개발 및 외부 검증을 통해 예측 모델의 성능을 평가했습니다.

수집된 환자 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 합성 의료 데이터를 결합하고 합성 의료 데이터의 익명성 및 재식별성을 평가했습니다.

또한 합성 의료 데이터를 이용한 AI 기반 예측 모델 개발과 실제 의료 데이터 모델을 비교하였다.