의료 공통 데이터 모델 기반 디지털 트윈 모델 자동 도출 및 개선 방법 연구

  • 수행 기간: 2021.03 ~ 2024.02
  • 기관명: 한국연구재단
  • 연구 배경 및 필요성
    • 의료 비용 감축, 의료 질 향상을 위해서 프로세스 측면의 접근 필요
    • 기존 연구를 통한 데이터 기반 프로세스 분석 및 개선 연구 가능성 확인
  • 연구 목표
    • 디지털 트윈 개발을 위한 기초 분석 및 OMOP CDM 기반 분석 프레임웍 개발
    • 프로세스 마이닝 기반 디지털 트윈 모델 자동 생성 및 지원 툴 개발
    • 디지털 트윈 모델 바탕의 ML/AI 기반 의료 운영 문제점 진단 방법 개발
    • 프로세스 재설계 AI 모델 개발 및 디지털 트윈 시뮬레이션을 이용한 재설계 방안 검증 방법 개발
  • 연구 내용
    • 분당서울대학교병원 OMOP CDM 데이터를 활용하여 의료 프로세스 분석을 위한 요구 사항 및 데이터 추출 방법 개발
    • 디지털 트윈 개발을 위한 기술 요구 사항 파악 및 분석 수행 방법론 개발
    • 분석 프로토타입 개발 및 실 데이터 분석을 통한 개발된 방법 검증
  • 기대 효과
    • 데이터 기반 실시간 의료 디지털 트윈 모델 자동 생성을 통한 의료 현황 파악 및 다양한 대안 검증으로 의료질 향상에 기여
    • 의료 노하우가 반영된 의료 빅데이터를 활용하여 데이터 기반 의료 프로세스 개선 가능
    • 표준 데이터 기반 오픈소스 SW 개발로 의료 분야 전반적으로 확산 및 보급
  • 본 연구는 정보(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행함 (NRF-2021R1A2C301229211)