건국대학교병원이 ‘2025 의료데이터 중심병원 혁신 아이디어 경진대회(Medical Data & AI Challenge: 미래의료의 시작)’에서 최우수상(2등)을 수상했다. KONNECT라는 팀명으로 출전한 건국대병원 장정윤(방사선종양학과)·하창희(진단검사의학과)·방경혜(종양혈액내과) 교수팀은 항암방사선치료 중 발생할 수 있는 중증 혈구감소증을 AI로 조기에 예측하는 모델 ‘HEMA-WATCH’를 제안해 높은 평가를 받았다.
이번 경진대회는 서울성모병원 컨소시엄 주관으로 열린 전국 규모의 행사로 AI와 디지털헬스케어 분야의 혁신 아이디어를 발굴하고 실제 의료데이터 기반 연구로 연계하기 위해 마련됐다. 기업과 연구자가 참여해 의료데이터 활용 가능성을 제안하고 심사를 통해 최종 5개 본선 진출팀 중 대상, 최우수상, 우수상 등이 선정됐다.
KONNECT팀의 연구는 항암방사선치료 중 발생하는 빈혈, 혈소판감소증, 호중구감소증 등 혈액학적 이상반응을 AI를 통해 주차별로 예측하는 디지털 헬스케어 솔루션이다.
연구팀은 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)을 기반으로, 서울성모병원·서울아산병원·국립암센터·중앙대병원·건국대병원 등 다섯 개 의료기관의 실제 임상데이터를 분석했다. 치료 전·후 임상 정보와 주차별 말초혈액검사 결과를 시계열로 정리하고 기계학습 기반 알고리즘(XGBoost)으로 분석해 ‘다음 주에 혈액학적 독성이 발생할 가능성’을 조기 경고하는 모델을 구축했다.
예측된 결과는 전자의무기록(EHR) 시스템과 연동된 실시간 경고체계 또는 모바일 앱(HemaWatch) 형태로 구현 가능하다. 이를 통해 고위험 환자를 조기에 선별하고 수혈, 항암제 감량, 치료 일정 조정 등 맞춤형 개입을 가능하게 해 치료 완결률 향상과 생존율 개선에 기여할 것으로 기대된다.
기존에는 치료 시작 전 고정된 변수만을 활용한 정적 예측 모델이 주를 이뤘다면 HEMA-WATCH는 치료 중 실시간으로 측정되는 혈액지표를 시계열 분석에 적용해 예측하는 국내외 드문 사례다. 특히 다기관 CDM 데이터를 기반으로 시계열 AI 예측 모델을 개발한 점에서 분석 방법론의 혁신성과 확장 가능성이 주목된다.
연구팀은 “단순 예측을 넘어 예측 결과가 실시간 임상 개입으로 이어지는 구조를 설계했다”며 “AI 기반 디지털 플랫폼이 고위험 암환자의 치료 중단을 줄이고 생존율을 높이는 데 실질적인 도구가 될 수 있음을 보여줬다”고 말했다.
이번 경진대회는 보건복지부와 서울성모병원 컨소시엄이 주관하는 ‘2025년 의료데이터 중심병원 지원사업(책임연구자 : 김성해 의료정보실장)’의 일환으로 의료데이터를 활용한 실질적 연구와 디지털헬스케어 서비스로의 확장 가능성을 평가 기준으로 삼는다. 수상팀은 컨소시엄 연구진과 함께 후속 연구를 진행하고 2026년 6월까지 연구결과를 보고하게 된다.
대회는 기업·연구자 대상으로 총 8팀이 본선에 진출했다. 이 중 KONNECT팀은 높은 연구 완성도와 임상적 활용 가능성, 확장성을 인정받아 300만 원의 상금과 함께 최우수상을 수상했다.
건국대병원 장정윤·하창희·방경혜 교수팀의 KONNECT 프로젝트는 인공지능 기술이 어떻게 암 치료 중 예기치 못한 합병증을 막고, 환자 맞춤형 의료를 실현할 수 있는지를 보여준 대표적 사례로 평가 받는다. 향후 실제 임상 현장에서의 적용과 환자용 헬스케어 서비스로의 확장이 주목된다.
이번 경진대회는 서울성모병원 컨소시엄 주관으로 열린 전국 규모의 행사로 AI와 디지털헬스케어 분야의 혁신 아이디어를 발굴하고 실제 의료데이터 기반 연구로 연계하기 위해 마련됐다. 기업과 연구자가 참여해 의료데이터 활용 가능성을 제안하고 심사를 통해 최종 5개 본선 진출팀 중 대상, 최우수상, 우수상 등이 선정됐다.
KONNECT팀의 연구는 항암방사선치료 중 발생하는 빈혈, 혈소판감소증, 호중구감소증 등 혈액학적 이상반응을 AI를 통해 주차별로 예측하는 디지털 헬스케어 솔루션이다.
연구팀은 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)을 기반으로, 서울성모병원·서울아산병원·국립암센터·중앙대병원·건국대병원 등 다섯 개 의료기관의 실제 임상데이터를 분석했다. 치료 전·후 임상 정보와 주차별 말초혈액검사 결과를 시계열로 정리하고 기계학습 기반 알고리즘(XGBoost)으로 분석해 ‘다음 주에 혈액학적 독성이 발생할 가능성’을 조기 경고하는 모델을 구축했다.
예측된 결과는 전자의무기록(EHR) 시스템과 연동된 실시간 경고체계 또는 모바일 앱(HemaWatch) 형태로 구현 가능하다. 이를 통해 고위험 환자를 조기에 선별하고 수혈, 항암제 감량, 치료 일정 조정 등 맞춤형 개입을 가능하게 해 치료 완결률 향상과 생존율 개선에 기여할 것으로 기대된다.
기존에는 치료 시작 전 고정된 변수만을 활용한 정적 예측 모델이 주를 이뤘다면 HEMA-WATCH는 치료 중 실시간으로 측정되는 혈액지표를 시계열 분석에 적용해 예측하는 국내외 드문 사례다. 특히 다기관 CDM 데이터를 기반으로 시계열 AI 예측 모델을 개발한 점에서 분석 방법론의 혁신성과 확장 가능성이 주목된다.
연구팀은 “단순 예측을 넘어 예측 결과가 실시간 임상 개입으로 이어지는 구조를 설계했다”며 “AI 기반 디지털 플랫폼이 고위험 암환자의 치료 중단을 줄이고 생존율을 높이는 데 실질적인 도구가 될 수 있음을 보여줬다”고 말했다.
이번 경진대회는 보건복지부와 서울성모병원 컨소시엄이 주관하는 ‘2025년 의료데이터 중심병원 지원사업(책임연구자 : 김성해 의료정보실장)’의 일환으로 의료데이터를 활용한 실질적 연구와 디지털헬스케어 서비스로의 확장 가능성을 평가 기준으로 삼는다. 수상팀은 컨소시엄 연구진과 함께 후속 연구를 진행하고 2026년 6월까지 연구결과를 보고하게 된다.
대회는 기업·연구자 대상으로 총 8팀이 본선에 진출했다. 이 중 KONNECT팀은 높은 연구 완성도와 임상적 활용 가능성, 확장성을 인정받아 300만 원의 상금과 함께 최우수상을 수상했다.
건국대병원 장정윤·하창희·방경혜 교수팀의 KONNECT 프로젝트는 인공지능 기술이 어떻게 암 치료 중 예기치 못한 합병증을 막고, 환자 맞춤형 의료를 실현할 수 있는지를 보여준 대표적 사례로 평가 받는다. 향후 실제 임상 현장에서의 적용과 환자용 헬스케어 서비스로의 확장이 주목된다.
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