목차
1. 자기소개
2. 연구계획
2. 연구계획
본문내용
l Network, GNN) 적용
- 샘플 수가 적은 희귀 질환을 위한 소규모 데이터 증강(Augmentation) 기법 연구
질병 진단 및 정밀 의료 응용
- 특정 암 유형에서 나타나는 유전자 발현 패턴을 분석하고, 예측 모델을 개발하여 조기 진단 가능성 검토
- AI 기반 약물 반응 예측 시스템 구축을 통해 환자 맞춤형 치료 전략 도출
- CRISPR/Cas9 기술과 연계하여 유전자 편집의 타겟 설정을 최적화하는 알고리즘 개발
3) 기대 효과
본 연구를 통해 AI 기반의 유전체 분석이 기존 연구보다 높은 정확도를 가지며, 질병 진단 및 맞춤형 치료에 실질적으로 기여할 수 있음을 입증하고자 합니다. 특히, 정밀 의료 분야에서 유전체 데이터를 활용한 AI 모델을 개발하면, 환자 개개인의 유전적 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략을 수립할 수 있습니다.
포항공과대학교 시스템생명공학과의 우수한 연구 인프라와 교수진의 지도하에서 본 연구를 수행한다면, 생명공학 및 의료 기술의 발전에 실질적인 기여를 할 수 있을 것이라 기대합니다. 이를 바탕으로 생명공학 연구자로서의 전문성을 키우고, AI와 생명공학의 융합 연구를 통해 미래 의료 기술 개발에 기여하고자 합니다.
- 샘플 수가 적은 희귀 질환을 위한 소규모 데이터 증강(Augmentation) 기법 연구
질병 진단 및 정밀 의료 응용
- 특정 암 유형에서 나타나는 유전자 발현 패턴을 분석하고, 예측 모델을 개발하여 조기 진단 가능성 검토
- AI 기반 약물 반응 예측 시스템 구축을 통해 환자 맞춤형 치료 전략 도출
- CRISPR/Cas9 기술과 연계하여 유전자 편집의 타겟 설정을 최적화하는 알고리즘 개발
3) 기대 효과
본 연구를 통해 AI 기반의 유전체 분석이 기존 연구보다 높은 정확도를 가지며, 질병 진단 및 맞춤형 치료에 실질적으로 기여할 수 있음을 입증하고자 합니다. 특히, 정밀 의료 분야에서 유전체 데이터를 활용한 AI 모델을 개발하면, 환자 개개인의 유전적 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략을 수립할 수 있습니다.
포항공과대학교 시스템생명공학과의 우수한 연구 인프라와 교수진의 지도하에서 본 연구를 수행한다면, 생명공학 및 의료 기술의 발전에 실질적인 기여를 할 수 있을 것이라 기대합니다. 이를 바탕으로 생명공학 연구자로서의 전문성을 키우고, AI와 생명공학의 융합 연구를 통해 미래 의료 기술 개발에 기여하고자 합니다.
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