석사과정
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조재민 EEG Foundation Model -
장석현 Protein Function AI -
임주환 Remote Homology AI
Medical AI Research Lab · Dongguk University
AI 기술을 통한 임상 현장 문제 해결.
Biomedical AI & Applications Lab은 의료영상, 생체신호, 의료 빅데이터, 헬스케어 에이전트를 연결해 실제 진료 현장에서 쓰이는 AI 솔루션을 연구합니다.
Research Focus
- 01In-Silico Protein Design
- 02Medical Image Analysis
- 03Bio-signal Processing
- 04Medical Big Data Analytics
- 05Medical & Healthcare AI Agents
Professor
교수 소개
홍영택 (동국대학교 의생명공학과)
의료영상·생체신호 기반 임상 의사결정 AI와 디지털 의과학 연구를 통해 실제 임상 현장 문제를 해결하는 응용형 의료 AI를 개발합니다.
40+
최근 5년 논문 / 특허 실적
12+
주저자 논문 / 특허
5+
정부 · 기관 수행 과제
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학력
Ph.D. in Biomedical Science, Yonsei University College of Medicine
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연구 키워드
Medical Imaging, Bio-signal Processing, Clinical Decision AI, Digital Medicine
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대표 경력
주식회사 온택트헬스 연구소장, 의료 AI 산학 협력 프로젝트 다수 수행
Members
멤버 소개
학부 인턴
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이제혁 Computer Vision
Former Members
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송영진 단백질 설계 · 파운데이션 모델
Research
연구 분야 및 프로젝트
Domain A. In-Silico Protein Design
- De novo Protein Design
- Protein Function Prediction & Homology
Domain B. Medical Image Analysis
- 딥러닝 기반 진단 보조(CAD) 시스템 개발
- 영상 특징 및 다중 오믹스 활용 예후 예측
Domain C. Bio-signal Processing
- 센서(ECG, EEG) 기반 진단보조 알고리즘
- 심장청진음 기반 진단보조 알고리즘
Domain D. Medical Big Data Analytics
- 건강빅데이터 기반 질병 예측 모델 개발
- 생성형 AI 기반 합성 데이터 생성
Domain E. Medical & Healthcare AI Agents
- 에이전트 토론 시스템
- 의료 지식 그래프 기반 의사결정 지원
Representative Figures
대표 연구 그림
주요 프로젝트
심장혈관질환 진단 AI 개발
의료영상과 임상 데이터를 활용해 심장혈관질환 진단을 보조하는 AI 모델을 개발합니다.
심부전 진단 멀티모달 AI 개발
보건산업진흥원 과제로, 다중 의료 데이터를 활용한 심부전 진단 지원 모델을 연구합니다.
단일세포 분자지도 및 AI 통합 분석 기반 중독·재발 제어 기술
식품의약품안전처 과제로, 단일세포 데이터와 AI 분석을 결합해 중독·재발 제어 기술을 연구합니다.
뇌파 EEG Foundation Model 개발
서울바이오허브 과제로, 뇌파 데이터의 범용 표현 학습과 다운스트림 응용을 위한 foundation model을 개발합니다.
Publications
주요 논문 실적
Prediction of the Statin responders with radiomics
Machine learning-based advanced coronary artery disease pretest probability model: Comparison with conventional pretest probability models
Predicting categories of coronary artery calcium scores from chest X-ray images using deep learning
Artificial intelligence-enhanced analysis of echocardiography-based radiomic features for myocardial hypertrophy detection and etiology differentiation
Artificial intelligence-enhanced comprehensive assessment of the aortic valve stenosis continuum in echocardiography
Enhancing radiomics reproducibility: deep learning-based harmonization of abdominal computed tomography (CT) images
Recruiting
학생 모집 안내
열정적인 학생
AI와 의료 분야에 대한 열정이 있는 학생을 찾습니다.
주도적 문제 해결 능력
주도적으로 문제를 정의하고 해결하려는 의지가 있는 학생을 환영합니다.
지원 방법
간단한 자기소개와 연구 관심 분야를 포함해 youngtaek@dongguk.edu로 보내주세요.