별첨 1		미래의료 분야 사전정보요청서

○ 과제번호 : 미래-1

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-1] 임상연구관리시스템 및 임상교육 고도화를 위한 중장기 계획 마련
총연구기간	9개월	총연구비(1차년도 연구비)			50백만원(50백만원)
연구 배경	○ 임상연구관리시스템(iCReaT)은 국내 보건의료서비스의 근거가 되는 임상연구 데이터 관리 지원을 위해 10년부터 운영되는 시스템임 ○ 임상연구의 증가 및 연구 자료 관리 방법의 변화에 따른 중장기적인 시스템의 활용성 증대를 위한 방안 모색이 필요하며, 시스템에 등록된 연구 데이터의 가치를 극대화하기 위해 제도적인 근거 마련이 필요함
연구 목표	○ 임상연구관리시스템(iCReaT) 활용 확산을 위한 최신 트랜드 반영 및 다학적 의견을 수렴한 체계적인 중장기 계획 마련
연구내용	○ 임상연구(임상시험 포함) 데이터 관리의 국내외 자료 조사 - 해외의 임상연구 데이터 관리 지원 정책 조사 분석 - 국내외 데이터 관리와 관련한 법, 지침, 가이드라인 등 조사 분석 - 국내외 임상연구 데이터 관리 시스템 조사(운영 방법, 지원 기능 등) ○ 임상연구관리시스템(iCReaT) 현황 분석 - 시스템에 등록된 연구 정보 정리 및 현황 분석 - 시스템 활용도를 높이기 위한 사용자 요구사항 분석(인터뷰 진행) - 해외 시스템 사례 조사 결과를 통한 개선 방안 도출 ○ 임상연구 교육 운영 현황 분석 - 국내외 임상연구 교육 운영 현황 분석 - 현재 운영 임상연구 시스템 현황 분석 및 개선 방안 도출 ○ 중장기적 운영 전략 및 구체적 방안 마련 - 관련 학회 및 전문가 위원으로 구성된 자문단 마련 및 운영 - 시스템 활용 확대를 위한 중장기 시스템 운영 방안 제시 - 내․외부 연구자의 활용 편의를 위한 시스템 운영 지침 개발 - 기관 내 데이터 관리 인프라*와의 연계 협력 방향 제시 * 보건의료연구자원정보센터(CODA), 국립중앙인체자원은행 등 - 등록된 임상연구 데이터 2차적 활용 가능성 검토 및 방안 제시 - 신규 임상연구 교육과정 제안 및 기 운영 교육과정 통폐합 제시 - 의약품 임상시험 종사자 교육 실시기관으로의 승인을 위한 요건 및 개선 방안 검토 ○ 시스템 및 교육 프로그램 홍보방안 마련
혁신성 또는 연구필요성	○ 디지털 발전의 가속화 등 변화된 연구 관리 트랜드에 맞춰 향후 임상연구 지원과 시스템 활용성 확대를 위한 체계적인 중장기적 방안 마련이 필요함 ○ 본 과제를 통해 마련된 운영 방안을 기반으로 시스템 운영 및 고도화에 적용
실행가능성 (수행계획)	○ 장기적인 시스템 운영 결과를 바탕으로 최신 트랜드와 사용자의 요구 등을 분석하여 향후 연구 주제를 발굴하는 것으로 단년도로 연구를 수행하기에 적절함
구체적 성과	○ 임상연구관리시스템(iCReaT) 및 임상연구 교육 중장기 운영 전략 보고서
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구 목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	syan1002@korea.kr

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-2] 장기이식코호트 구축 및 운영(5단계)
총연구기간	1년 9개월	총연구비(1차년도 연구비)			3,554백만원(1,777백만원)
연구 배경	○ 장기이식은 말기 장기부전 환자의 생존율을 높이고 삶의 질을 향상시키는 유일한 치료 수단으로 국가 장기이식 데이터베이스 마련을 위해 14년에 고형장기 이식을 대상으로 코호트 구축을 구축하여 운영 중 ※ 신장 13,187예, 간 7,959예, 심장 1,151예, 폐 540예, 췌장 299예 등록(‘24. 기준) ○ 이식 성공률, 생존율, 삶의 질 향상 등 이식 결과에 영향을 미치는 다양한 요인의 추적관찰을 위해 장기적인 코호트의 지속적인 운영이 필요하며 환자 맞춤형 정밀의료 연구 추진을 위해 인체자원 확대 및 오믹스 데이터 추가 확보를 시범적으로 추진하고자 함
연구 목표	○ 장기이식 수여자 및 공여자 대상의 대규모 이식 코호트 구축·운영 ○ 임상정보와 인체유래물의 체계적인 수집과 품질관리를 통해 국가 공공 자원화 추진 ○ 장기 추적관찰 체계를 유지하여 이식 성공률 향상 및 예후 관리를 위한 연구 추진
연구내용	○ (총괄, 1세부) 장기이식코호트 관리 및 연구 성과 도출 - 국외 장기이식 관련 사업 조사 및 장기별 코호트 고도화 방안 제언 - 기 구축된 장기이식 코호트 전반적 관리 · 코호트에서 수집·생산된 데이터(임상정보, 인체유래물, 데이터) 관리 현황 분석 * 수집된 임상정보는 평균 입력률(=입력 대상자수/전체 대상자수)이 70% 이상 충족 - 장기이식 연구 성과 창출 및 확산 · 연구 성과 창출을 위한 외부 연구진을 포함한 연구 그룹 구성 및 운영 · 임상정보 및 오믹스 정보 기반의 연구 주제 발굴(5건 이상) · 연구 결과 공개를 위한 보고서 발간 · 연구 성과 확산을 위한 학회세션, 심포지움 및 성과 공유회(년 2회 이상) 추진 ○ (2세부) 생체 및 뇌사 공여자 기반 장기이식코호트 운영 - 국내 신장, 간, 췌장 및 아시안 신장이식 코호트 대상자 신규 모집 및 기 등록 대상자 추적관찰 진행 * 신장 1,200예, 간 700예, 췌장 30예, 아시안 신장 400예 이상 신규 모집 - 연구대상자 동의 확보 및 동의서 관리 - 국내 및 국외 장기이식 수여자 및 공여자의 임상정보 수집 및 관리 - 국내 장기이식 수여자 및 공여자의 인체유래물 수집(Buffy coat, PBMC, Plasma, Serum, 조직) 및 관리 - 수집된 임상정보 및 인체유래물 기탁 ○ (3세부) 뇌사 공여자 기반 장기이식코호트 구축 및 운영 - 국내 심, 폐 코호트 신규 모집 및 기 등록 대상자 추적관찰 진행 * 심장 100예, 폐 40예 이상 신규 모집 - 연구대상자 동의 확보 및 동의서 관리 - 장기이식 수여자 및 공여자의 임상정보 수집 및 관리 - 장기이식 수여자의 인체유래물 수집(Buffy coat, PBMC, Plasma, Serum, 조직) 및 관리 - 인체유래물 기반 오믹스 데이터(단일세포, 공간전사체 등) 50건 이상 생산 및 관리 - 수집된 임상정보, 인체유래물 및 오믹스 데이터 기탁
혁신성 또는 연구필요성	○ 국내 유일의 장기간 진행된 이식 코호트로 지속적인 추적 관찰이 필요함 ○ 기존 임상 중심 코호트와 달리 임상정보와 인체유래물이 통합된 코호트로 향후 오믹스 기반 정밀의료 연구 및 국가 단위 맞춤 치료 전략 개발의 플랫폼 역할 가능
실행가능성 (수행계획)	○ 14년부터 등록된 환자 정보 관리 결과를 기반으로 신규 모집과 연간 추적률 75% 및 인체유래물 70% 이상 유지가 가능함 ○ 연구 문서 관리, 임상정보 모니터링 및 Data Validation을 통한 품질관리, 인체유래물 정도관리 체계가 마련되어 있어 성공적인 코호트 구축 및 운영이 가능
구체적 성과	○ 신규 대상자의 년 2,470예 이상 등록 및 기등록 대상자의 년 1회 이상 추적관찰 수행 ○ 등록된 국내 이식 대상자의 3,400명 이상의 인체유래물 확보 ○ 공간전사체 혹은 단일세포 오믹스 데이터 생산 50건 이상 ※ 모든 성과물은 NIH로 귀속 가능한 정보만 인정 ○ 임상정보, 인체유래물 및 오믹스 데이터 현황 및 관리 보고서 ○ 간행물 2건 발간, 학회 세션 2회 및 심포지움 1회, 성과공유회 1회 운영(년간) ○ 논문 15건 게재 및 학술발표 등
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구 목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	syan1002@korea.kr

○ 과제번호 : 미래-2

○ 과제번호 : 미래-3

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-3] 보건의료 데이터 활용 AI 모델 개발을 위한 윤리 가이드라인 구축
총연구기간	9개월	총연구비(1차년도 연구비)			50백만원(50백만원)
연구 배경	○ 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 보건의료 분야에서도 진단, 예후 예측, 환자 모니터링 등 다양한 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있으며 특히 파운데이션 모델 개발과 파인튜닝 기법의 활용은 범용성과 정확도를 높이는 핵심 전략으로 자리잡고 있음 ○ 의료 데이터를 활용함에 있어서 민감성, 동의, 개인정보 보호 요구, 알고리즘의 책임성과 투명성 문제로 인해 관련 법령, 제도, 윤리 기준의 복합적 고려가 필수적임 ○ 현재 연구자들이 AI 모델 개발 과정에서 데이터 활용에 대한 법적·윤리적 고려사항을 체계적으로 반영하기 위한 절차적 기준이나 지침이 부재한 실정으로 보건의료 AI 연구개발의 전 과정에 걸친 법제도 기반의 표준 연구 절차를 정립할 필요가 있음
연구 목표	○ 보건의료 AI 연구자가 연구 기획부터 동의, 데이터 수집, 모델 개발, 결과 공개에 이르는 전 과정을 법적·제도적으로 준수할 수 있도록 절차 및 가이드라인 수립 ○ 연구 단계별로 적용 법률, 가이드라인 검토 및 필수 결과물 정리를 통해 체계적인 연구 프로세스 제공하여 AI 모델의 신뢰성, 윤리성, 활용 가능성 확보를 지원
연구내용	○ 국내외 인공지능 모델 개발에 관련된 법제도·가이드라인 정리 및 비교 - 인공지능 기본법, 개인정보 보호법, 생명윤리법, 의료법, WHO ‘Ethics & Governance of AI for Health’ 등 관련 자료 분석 ○ 보건의료 연구 절차 단계별 가이드 개발 - 연구 절차* 단계별 검토 해야하는 체크리스트 마련 *예) 연구기획 → IRB 검토 → 데이터 수집 및 비식별화 → 모델 설계/개발/파인튜닝 → 검증 및 리스크 분석 → 결과 공개/공유 - 연구 절차 단계별 사전 준비물 및 결과물* 리스트 마련 *예) 데이터 수집 시 비식별화 보고서, IRB 승인서, AI 설명 가능성 보고서 등 ○ 법률적·윤리적 이슈 대응 전략 설계 - 알고리즘 편향, 자동화된 결정의 책임, 의료사고 시 대응 등 이슈 사례 발굴 및 대응 전략 마련 ○ 사례 중심의 보건의료 AI 연구 절차 적용 가이드 제작 ○ 연구 공감대 확산을 위한 연구 활동 추진 - 인공지능 연구 자문위원회 구성 및 운영 - 공감대 형성 및 외부 의견을 청취할 수 있는 심포지움, 포럼 운영(년 2회)
혁신성 또는 연구필요성	○ 현재 개별 연구자 및 기관은 자체 경험과 해석에 의존해 AI 개발을 진행하고 있어 리스크 노출 위험이 큼으로 연구자의 법적·윤리적 대응 역량을 체계화하여 국내 AI 의료기술 개발의 국제 신뢰도 확보에 기여함 ○ 보건의료 AI 모델 개발 및 활용에 있어 표준화된 절차를 국내 최초로 제시함으로써 높은 정책 및 산업적 파급효과 기대
실행가능성 (수행계획)	○ 관련 법제·가이드라인 정리 및 분석은 기존 문헌 및 공식 자료 기반으로 가능 ○ 국내 주요 병원 및 연구소와 협력해 실제 사례 기반 가이드라인 실증 가능
구체적 성과	○ 보건의료 인공지능 모델 개발 단계별 가이드 북 마련
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구 목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구 방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	syan1002@korea.kr

○ 과제번호 : 미래-4

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-4] 시계열 생체신호 데이터를 활용한 멀티모달 인공지능 활용연구
총연구기간	1년	총연구비(1차년도 연구비)			300백만원(300백만원)
연구 배경	○ 국립보건연구원 보유 코호트(KoGES 등)에서 수집된 심전도(ECG) 데이터를 기반으로 고품질 시계열 AI 학습용 데이터를 구축하여, 심혈관 질환 등의 조기진단 및 예측을 위한 인공지능 기술 개발의 기반 ○ 유전체(GWAS)와 시계열 심전도 데이터의 통합 분석은 질환의 유전적 기반을 규명하고 AI 기반 정밀의료 예측 모델 개발
연구 목표	○ 생체신호(심전도) 데이터 정제 프로세스 구축 및 비식별화 ○ 코호트 기반 멀티모달 생체신호(심전도 등), 임상 및 유전체(GWAS) 데이터 통합 분석을 위한 파이프라인 구축 ○ 질환에 따른 멀티모달 데이터 활용 인공지능 예측 모델 개발 및 평가
연구내용	○ 공개된 생체신호(심전도) 데이터 수집(UK Biobank 등)을 통한 인공지능 학습용 데이터셋 및 사전학습 모델 구축 ○ 생체신호(심전도) 데이터 정제 프로세스 구축 및 SOP 마련 ○ 생체신호(심전도) 데이터 비식별화를 통한 2차 데이터 활용 체계 구축 ○ 생체신호(심전도) 데이터 정량화 수행 및 코호트 간 배치 보정 방법 개발 ○ 코호트 기반의 생체신호(심전도) 정량화 데이터, 임상 및 유전체 데이터 통합 데이터베이스 및 분석 파이프라인 구축 ○ 질환 정보를 활용한 멀티모달 인공지능 예측 모델 개발
혁신성 또는 연구필요성	○ 생체신호(심전도)늠 심뇌혈관 상태를 반영하는 핵심 바이오마커이며, GWAS를 통한 유전적 원인 규명은 심혈관 질환 조기경고체계 및 치료전략 설계에 과학적 근거로 제공 ○ 유전체, 생체신호(심전도), 임상정보 등 멀티모달 데이터를 활용한 인공지능 기술 개발 가능성 확보
실행가능성 (수행계획)	○ 300백만원 규모의 연구비로 파일럿 연구 수행 가능하며, 국립보건연구원 및 국내외 코호트(KoGES, CMERC, KURE 등) 보유 생체신호(심전도) 활용 ○ 단년도 과제로서(연구기간 약 9개월로 생체신호(심전도) 데이터 비식별화, 배치보정, GWAS 연계 분석을 통한 인공지능 연구 수행
구체적 성과	○ 생체신호(심전도)-유전체 통합 분석용 오픈소스 도구 개발로 연구 커뮤니티 지원 ○ 유전-생체신호(심전도) 인과관계 기반 질환 예측 모델 개발 ○ 시계열 생체신호 정보를 활용한 질환 예측 모델 개발 ○ 한국인 특이적 심혈관 질환 연구 및 정밀의료 기반 마련
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구 목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	sckim.knih@korea.kr

○ 과제번호 : 미래-5

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-5] 양자컴퓨팅 기반 바이오 데이터 분석·활용체계 연구
총연구기간	1년	총연구비(1차년도 연구비)			300백만원(300백만원)
연구 배경	○ 유전체, 단백질체, 임상정보 등 바이오 빅데이터를 기반으로 양자컴퓨팅 기술을 적용한 차세대 정밀의료 분석 프로세스를 구축하고, 기존 고전 컴퓨팅 한계를 극복한 고속·고정밀 진단 예측 모델 개발을 목표 ○ 양자컴퓨팅은 병렬성, 초위상성, 양자얽힘 등 고유 특성을 통해 생물학적 시스템의 모델링 및 대규모 유전체·오믹스 데이터 분석에 혁신적 전환점을 제공
연구 목표	○ 양자컴퓨팅을 활용한 바이오 데이터 프로세스 구축 ○ 유전체, 전사체, 단백체 등 오믹스 데이터의 양자컴퓨터 입출력 프로세스 구축 ○ 유전자 네트워크 분석 등 바이오 데이터를 활용한 양자컴퓨팅 모의실험 수행
연구내용	○ 양자컴퓨팅 기반 바이오 데이터 활용 연구 현황 분석 및 기획 ○ 코호트의 임상·역학, 유전체 정보 양자컴퓨팅 입출력 프로세스 구축 ○ 국립보건연구원이 보유한 다양한 포맷의 바이오 데이터를 양자 분석에 적합한 구조로 전처리 및 SOP 마련 ○ 코호트 기반 시계열 데이터 분석 모델의 양자 구현 가능성 탐색 ○ 유전자 네트워크 분석 등 양자 컴퓨팅 활용 모의 실험 수행(3건 이상) 및 절차 마련 ○ 유전자 간 상호작용(Interaction) 및 경로 분석(Pathway)을 그래프 기반 양자 알고리즘(QAOA 등)으로 구현
혁신성 또는 연구필요성	○ 국내 양자컴퓨팅 보유 자원을 활용한 바이오 데이터 분석 프로세스 및 가이드라인 구축 가능 ○ 단년도 과제로서(연구기간 약 9개월) 국립보건연구원 보유 자원 공유, 양자컴퓨팅 연구팀화 협력체계를 구축함으로 관련 연구 수행
실행가능성 (수행계획)	○ 국내 양자컴퓨팅 보유 자원을 활용한 바이오 데이터 분석 프로세스 및 가이드라인 구축 가능 ○ 단년도 과제로서(연구기간 약 9개월) 국립보건연구원 보유 자원 공유, 양자컴퓨팅 연구팀화 협력체계를 구축함으로 관련 연구 수행
구체적 성과	○ 임상역학, 유전체 등 바이오데이터 양자컴퓨팅 처리 기술 확보 ○ AI 및 양자 기술을 융합한 다학제 바이오헬스 연구 생태계 촉진 ○ 임상역학 및 유전자 네트워크 통합 분석을 통한 맞춤형 치료 전략 도출 가능성 제시 ○ 국립보건연구원 보유 자원의 양자 컴퓨팅 분석 기반 활용 고도화 사례 창출
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구 목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	sckim.knih@korea.kr

○ 과제번호 : 미래-6

사전정보요청서(RFI) 기초정보
연구과제(사업)명	[미래-6] 공간전사체를 활용한 인공지능 검증용 데이터 구축
총연구기간	1년	총연구비(1차년도 연구비)			1,000백만원(1,000백만원)
연구 배경	○ 공간전사체 기술은 조직내 세포나 세포군의 위치 정보를 포함한 전사체 데이터를 제공하는 고차원 오믹스 기술임. 수천에서 수만개의 유전자 발현 정보를 조직 슬라이스 상의 공간 좌표와 함께 측정하므로, 단순한 유전자 발현을 넘어 조직 구조와 생물학적 기능간의 연관성을 규명할 수 있음. 그러나 이러한 데이터는 매우 복잡하고 방대한 차원을 가지므로, 전통적인 통계분석만으로는 한계가 존재함. ○ 공간전사체 기반 인공지능 모델 구축과 검증을 위해서는 고품질의 참조 데이터셋이 반드시 필요함. 현재 다양한 플랫폼과 분석 방법이 존재하지만, 공통적으로 사용할 수 있는 검증용 기준 데이터셋은 매우 제한적임. ○ 따라서 인공지능 모델 검증에 활용할 수 있는 공개 공간전사체 데이터셋과 병리학적 진단 정보가 포함된 멀티모달 데이터셋 등의 구축이 시급하며, 이는 향후 인공지능모델의 표준화 및 실제 임상 적용 확장에 중요한 기반이 될 수 있음.
연구 목표	○ 공간전사체 기반 인공지능 모델의 성능을 검증할 수 있는 표준화된 참조 데이터셋 구축 ○ 병리학적 진단 정보와 결합된 멀티모달 공간전사체 데이터셋 구축 ○ 확보한 인공지능 검증용 공간전사체 데이터셋을 활용한 연구활용 사례 개발 (2건이상)
연구내용	○ 코호트/바이오뱅크 인체유래물을 활용한 공간전사체 데이터* 수집·생산 (400세트 이상) * 인체유래물 선정은 발주부서와 협의 후 진행 ○ 병리학적 진단정보·임상정보를 결합한 멀티모달 데이터셋 구축 ○ 공간전사체 데이터의 영역별 판독자료 구축/제시 ○ 인공지능 모델 검증용 표준 기준 정의 및 활용 사례 개발 - 데이터셋 내 참고 소집단세포, 조직 구조, 구획 등을 기반으로 한 정답 정의 - 다양한 인공지능 모델 (CNN, GNN, Transformer 등)에 대한 활용 사례 개발
혁신성 또는 연구필요성	○ 현재 공간전사체 데이터 생산 및 인공지능 기반 분석 연구는 활발히 진행되고 있으나, 공통적으로 사용할 수 있는 고품질 참고 데이터셋이 부재하여 연구간 비교와 재현성이 떨어지며, 임상적용을 위한 표준 검증 체계 구축이 필요함. ○ 공간전사체 기반 모델 검증의 기준을 수립하고, 임상적용 가능한 수준의 정제된 멀티모달 데이터셋을 구축하여, 공간오믹스 기반 AI 연구의 신뢰성과 확장성을 동시에 확보할 수 있음. ○ 고품질의 공간전사체 기반 인공지능 검증용 데이터셋은 국내 연구자들에게 개방되어, 국내 인공지능 바이오 융합 연구의 기반을 강화하고, 정밀의료, 디지털병리, 조직 기반 질병 분류 등의 분야에서 AI 활용을 가속화 할 수 있음.
실행가능성 (수행계획)	○ 단년도 과제(연구기간 9개월)로, 기확보하여 보유하고 있는 코호트/바이오뱅크 인체유래물을 활용하여 공간전사체 데이터 생산 ○ 국내에서 이미 도입 및 운영 중인 최신 공간전사체 플랫폼을 기반으로 하여, 조직샘플 처리 및 실험 인프라를 갖춘 연구기관 또는 기관과 연계한다면, 고해상도 공간전사체 데이터 생산이 가능
구체적 성과	○ 코호트/바이오뱅크 인체유래물을 활용한 공간 전사체 데이터 기탁·공개 (400세트 이상) ○ 고품질의 공간전사체 데이터의 검증용 인공지능 데이터셋 기탁·공개 ○ 확보한 공간전사체 기반 인공지능 검증용 데이터셋을 활용한 연구사례 (2건이상)
요청정보	○ 제시된 연구목표 및 연구내용 등의 적절성 검토 ○ 연구목표 및 내용에 반영되어야 할 최신 산업 및 기술 동향 ○ 제시된 연구목표 및 수행계획을 위한 구체화된 연구방법 기술 ○ 본 연구 수행에 제안자(기관)가 기여할 수 있는 특장점 기술 ○ 연구 수행 전반에 관하여 제안 또는 건의사항
담당부서	헬스케어인공지능연구과		문의처	jhy1227@korea.kr