AI분자진단
Advanced AI algorithm-MD Detection
내용 |
진단영역에 이미지 Detection 고도화 |
효과 |
정확도 등 10%이상 개선 |
사업적 의미 |
정확도와 민감도 Upgrade 기여 → 사업적가능성 상승 |
공동연구기관 |
GIST 김민곤교수팀, 양성교수팀 |
AI 헬스케어
AI-뉴트리션빅데이터 플랫폼
1. AI뉴트리션 빅테이터 플랫폼
내용 |
AI이용 식품소재 데이터 사업 |
효과 |
- 식품소재 논문 200편을 10분내에 논문경쟁우위, 특허경쟁우위, 스코어로 제공
- > Selection Optimize 제공
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사업적 의미 |
- - 소재 Finding에 투자하는 연간(2억) 비용을 100만원대로 경감
- - Finding에 소요되는 시간(약 1년)을 2-3일내로 경감
- - 뉴트리션 시장의 성장이 신약시장을 능가
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공동연구기관 |
경희대, 성균관대 |
2. AI-Health Index
내용 |
피노타입 건강인덱스 해석 알고리즘 |
효과 |
- 개인의 건강컨디션을 개인의 Mydata를 활용
- > 건강지수로 해석하여 제공
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사업적 의미 |
- 금융, 보험, 메디컬 영역과 헬스케어 등 다양한 시장에서 신상품 기획의 출발점 제공
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공동연구기관 |
고대의료원, 부천 순천향대병원, 보험사 |
AI메디컬 영상진단
내용 |
암질환 병리학 바이오이미징기술(PET-CT) |
효과 |
- - 생체 조직 또는 세포 단위의 변화를 영상의 통해 반복적, 정량적으로 측정하는 기술
- - 질병의 진행 과정, 생체 및 세포 내의 변화를 실시간 눈으로 직접 확인
- - 시간별로 동일 개체에서 반복 측정가능, 체내 반응 및 치료 효과 평가 가능
- - 질병 부위의 다양한 병태생리를 파악하여 약물 반응 및 내성 발현 관찰 가능
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사업적 의미 |
- - 분자 영상등을 통해 개별 질병에 특화된 기능적 정보 획득
- - 특정 질병에 대한 약물반응 로직확인, NEW 바이오마커
- - 신약후보물질 발굴에 시간단축--> 경비절감, 반응로직 확보
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공동연구기관 |
서울대병원, 연세대세브란스병원, 삼성서울병원, 아산병원, 국립암센터, 아주대병원 |
< 페암/혈액암 AI 판독 지원 플랫폼>