유방암 종합예측모형 연구 (Breast Cancer Prediction Model)

유방암은 발생이 계속 증가하고 있는 유일한 주요 암 입니다. 연구실에서는 유방영상에 내재된 발암위험 정보를 다수준 유방밀도와 심층학습을 통해 해독하고, 
유방암 발생 위험도 정밀예측방법을 제시하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 다음은 구체적으로 진행중인 방법 및 분야입니다. 

• 유방영상의 인공지능분석 통한 암발생 위험 예측기술 개발
  

• 1만건 이상의 국제 유방암 영상 전향 DB 구축 및 공개
  

• 위험도 feature 국소화 및 발암 위험부위 예측 방법 개발 (XAI) 
  

• 위험도 feature의 유전체 해부 (발병기전 평가)
  

• 전향적 자료를 통한 유방암 발생 위험부위 예측 정확도 검증
  

• 영상-유전체 통합 실시간 유방암 위험도 (AUC>0.8) 및 발암 위험부위 예측기술 검증
  

• 공공 및 개인 활용가능한 서비스 알고리듬 개발
  

• 유전정보 PRS가 통합된 실용화 가능한 예측모형과 활용방안 제시 
  

Breast caner is the only major cancer that keeps increasing. In the laboratory, the implicit cancer risk information in breast images is decoded through multilevel breast density analysis and in-depth learning. Research is being conducted to suggest a precise method for predicting the risk of breast cancer. The followings are specific methods and disciplines in progress.

• Development of cancer risk prediction technology through artificial intelligence analysis of breast image
  

• Over 10,000 cases of international breast cancer image DB management
  

• Localization of risk features and development of cancer risk area prediction method (XAI)
  

• Genomic anatomy of risk features (evaluation of onset mechanism)
  

• Accuracy Verification of prediction through prospective data
  

• Video-genome integrated real-time risk prediction (AUC>0.8) and risk site prediction technology verification
  

• Development of service algorithms that can be used for public and private use
  

• Proposal of practical predictive model and application plan incorporating PRS