1. AI뉴트리션 빅테이터 플랫폼

내용	AI이용 식품소재 데이터 사업
효과	식품소재 논문 200편을 10분내에 논문경쟁우위, 특허경쟁우위, 스코어로 제공 > Selection Optimize 제공
사업적 의미	- 소재 Finding에 투자하는 연간(2억) 비용을 100만원대로 경감 - Finding에 소요되는 시간(약 1년)을 2-3일내로 경감 - 뉴트리션 시장의 성장이 신약시장을 능가
공동연구기관	경희대, 성균관대
기타	- 국책과제 선정(21년 3월), 15억 - 솔루션 완성(23년 9월) - 25년 목표(회원 수 3만, 매출 100억) - 27년 목표(회원수 100만, 매출 3천억)

2. AI-Health Index

내용	피노타입 건강인덱스 해석 알고리즘
효과	개인의 건강컨디션을 개인의 Mydata를 활용 > 건강지수로 해석하여 제공
사업적 의미	금융, 보험, 메디컬 영역과 헬스케어 등 다양한 시장에서 신상품 기획의 출발점 제공
공동연구기관	고대의료원, 부천 순천향대병원, 보험사
기타	- IRB 통과 (21년 1월) - 논문완료 (21년 8월) - 22년 목표 (상용화 프로젝트 5편) - 23년 목표 (헬스케어 솔루션 10편, 매출 50억)

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
사업적 의미	- 분자 영상등을 통해 개별 질병에 특화된 기능적 정보 획득 - 특정 질병에 대한 약물반응 로직확인, NEW 바이오마커 - 신약후보물질 발굴에 시간단축--> 경비절감, 반응로직 확보
공동연구기관	서울대병원, 연세대세브란스병원, 삼성서울병원, 아산병원, 국립암센터, 아주대병원
기타	- 21년 5월 : 국책과제선정(7개 대학병원, 총 38억) - 솔루션 완성(23년 9월) - 21년 12월 : 메타비전 솔루션 출시 - 22년 04월 : 상업용 진단플랫폼 출시