관리번호

IITP-2025-02-004

(품목공모형)

기술분류

대분류(디지털융합)-중분류(산업융합)-소분류(바이오·헬스융합)-세분류(바이오 융합 기술)

중점분야

AI(√), AI반도체( ), 5G·6G( ), 양자( ), 메타버스( ), 사이버보안( )

기획유형

파괴적혁신기술(  ), 초격차신격차(  ), 창의도전형R&D(  ), 일반R&D(√)

품목(문제)명

AI·데이터 기반 질환 예측 및 맞춤형 건강관리 기술개발

1. 품목(문제) 정의

ㅇ (개념) 청년* 및 중·장년층* 건강인을 대상으로 페놈 데이터**를 활용한 AI 기반 맞춤형 건강 예측·관리 기술 개발

- 고령화에 따른 건강수명 증진 및 질병예방 중심 의료 패러다임 전환 필요

- 유전체, 의료영상, 웨어러블 등 다양한 데이터(페놈데이터) 활용 확대

- 건강수명 향상은 의료비 감소와 생산성 증가로 이어짐

* 청년·중장년 다빈도 관심질환(군) 중심 건강예측/관리 기술개발 (대상 질환(군) 4개 이상, 단, 정신질환 제외)

** 페놈 데이터 : 개인의 유전 정보(Genome)와 환경, 생활습관이 상호작용한 결과로 나타나는 모든 생리적·생물학적 특성 데이터를 의미함
(유전체, 전사체, 단백질체, 대사체, 미생물군, 면역체, 물리적 신체 데이터, 행동 및 생활습관 데이터, 환경노출 데이터, 정신건강 및 인지 데이터 등 인간의 복잡한 생체 정보 전체)

ㅇ (목표) 청년, 중·장년층 다빈도 관심질환(군) 중심 개인 맞춤형 건강 예측 및 건강관리 서비스를 제공하기 위한 AI 데이터세트, AI 모델, AI 에이전트 서비스 개발

① (AI 데이터) 건강 상태와 질환 위험도 분석 및 추정을 위한 지표 체계 및 데이터 수집·연계·정제 기술

- 청년, 중·장년층 대상 보편적 건강상태지표 체계 개발

- 청년, 중·장년층 대상 질환(군)별 위험상태지표 체계 개발(※대상 질환(군) 4개 이상)

- 간헐적, 고비용, 침습/비침습 데이터 체계 구축 (3년 이상, 5,000명* 이상 추적 관찰)

* 1,000명 이상을 대상으로 오믹스 데이터 1종 이상 포함

- 상시적, 저비용, 비침습 데이터 체계 구축 (300일 이상, 1,000명 이상 추적 관찰)

② (AI모델) 건강 상태 및 질환(군)별 위험 예측 AI 모델 개발 및 검증

- 단기(1년~5년), 중기(5년~10년), 장기(10년~30년) 건강상태 예측 모델 개발

- 단기(1년~5년), 중기(5년~10년), 장기(10년~30년) 질환(군)별 위험상태 예측 모델 개발(※대상 질환(군) 4개 이상)

- 보편적 건강상태 예측(추정) 모델 검증 체계 개발

- 질환(군)별 위험상태 예측(추정) 모델 검증 체계 개발

③ (AI서비스) 건강상태, 질환(군)별 위험상태에 따른 라이프코칭(식이, 운동, 수면 등)

- 건강상태 예측(추정) 기반 개인 맞춤형 식이, 운동, 수면 등 라이프코칭 서비스 개발

- 질환(군)별 위험상태 예측(추정) 기반 개인 맞춤형 라이프코칭 서비스 개발

As is	To Be
건강검진 기록 및 의료데이터 결과 기반 병원용치료 목적의 간헐적 질병관리	(상시성) 건강상태 및 질병위험도에 대해 상시 개인 맞춤형 AI 기반 종합 건강관리
단편적 정보(예: 건강검진 데이터)에 기반한 일회성·단기적인 건강위험 예측으로 개인의 라이프스타일·건강상태 변화 등을 정교하게 반영하기에 한계	(정밀성) 개인의 유전정보와 환경·생활습관이 상호작용한 결과로 나타나는 복합 데이터(페놈데이터)기반 신뢰성 있고 유효한 안정적 개인별/질환별 건강상태 정밀 예측
질병 발병 이후 중장기 집중치료 및 처방·관리	(사전성) 경미한 질병 위험 징후 기반 중장기 예측(추정)으로 선제적 건강관리 및 질병예방

2. 현황 및 필요성

ㅇ (기존 기술현황)

- AI 기반 질병예측에 대한 국외 기술개발 사례 증가

․(미국) 구글은 AI를 기반으로 개인의 생체 의료정보(망막 사진)를 이용하여 당화혈색소(HbA1c)의 수치 예측과 빈혈탐지 및 폐 CT 스캔을 통한 잠재적 폐질환 탐지에 AI 기술을 활용

․(미국) 미국 매사추세츠 종합병원(Mass General Brigham)의 연구자들은 수면 중 뇌파 패턴을 분석하여 증상이 나타나기 전에 인지 기능 저하를 예측할 수 있는 AI 도구를 개발

․(영국) NHS는 AI 도구인 'Aire-DM'을 활용하여 최대 13년 전에 제2형 당뇨병 발병 위험을 예측하는 세계 최초의 연구를 시작하였으며, 생활변화 유도를 통한 질병예방에 활용

- 의료데이터 중심의 질병 예측 한계

․AI 질병예측 기술은 의료기관의 진료기록·영상 등 의료데이터에 편중되어 있으며, 페놈데이터에 기반한 질병의 발생 맥락과 개인 맞춤 질환(위험) 예측에 한계가 존재함

- 관심 질환(군)의 예방을 위한 행동 중재 기술의 부재

․기존 기술은 질병 진단에 초점을 맞추고 있어, 관심 질환(군의) 발병 가능성을 예측하고 비의료 처방을 통해 발병 가능성을 낮출 수 있는 예방 중심의 헬스케어 서비스 기술 부재

ㅇ (필요성)

- 국가 의료비 절감 및 의료시스템 효율화 요구 증가

․질병 발생 이후의 치료 중심 의료서비스에서 벗어나, 예방 중심의 패러다임 전환이 요구

․병원 방문 횟수와 불필요한 검사를 줄여, 의료비 절감 및 자원의 효율적 배분 가능

- 개인 맞춤형 질병 예방 및 조기 진단의 필요성 증대

․당뇨병, 심혈관질환, 암 등 고위험 질환은 조기 발견 시 완치 가능성이 높으며, 치료를 통해 진행을 늦추거나 예방할 수 있어 조기 개입 전략이 필요

․의료데이터와 오믹스 데이터, 라이프로그 데이터 등 페놈 데이터를 분석하여, 질병 위험도를 사전에 예측하고 개인 맞춤형 건강관리와 조기 진단 체계 구축 필요

- AI 기반 정밀의료 및 예방 헬스케어 서비스 필요성 대두

․AI와 빅데이터를 기반으로 의료데이터와 라이프로그 데이터를 통합 분석하여 정밀 의료 기반의 맞춤형 건강관리 솔루션 제공이 필요

․웨어러블, 스마트 헬스 플랫폼과 연계해 실시간 건강 모니터링 등 예방부터 관리까지 연속성 있는 디지털 헬스 서비스 실현 가능

3. 수요분석

ㅇ (주요 수요처) 대상 질환 및 가족력 질환을 관리하고자 하는 공공 및 의료기관, 헬스케어 서비스 기업 등 민간 분야 등

ㅇ (협력방안) 연구개발 성과의 공공 서비스 실증 및 유효성 검증을 위한 협력 수행

- 공공 및 의료기관, 민간(영리, 비영리)과 의료·비의료 데이터 연계 협력 방안 제시

- 공공 및 의료기관, 민간 등에서의 시범적용 및 성능·사용성 검증

- 다부처 협력 확산 전략 수립 및 공공·민간 시범 서비스 및 실증 방안 제시

4. 기대 효과

ㅇ 청년, 중·장년층의 일상 속 건강불안을 해소하고 초고령사회 진입에 대응하기 위해, 유전체, 의료데이터와 비의료 데이터를 융합 분석하여 질병을 조기에 예측٠예방하고, 맞춤형 건강관리 서비스를 구현함으로써 국민 건강수명 연장과 생애 전주기 사회적 의료비 감소에 기여

5. 개발기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 4년 이내 (1단계 2년 → 2단계 2년)

ㅇ ’25년 정부지원연구개발비 : 과제별 15억원 이내× 2개 과제(컨소시엄)

ㅇ 총 정부지원연구개발비 : 140억원 이내(1단계 60억원→2단계 80억원)

※ (경쟁형) 단계별 경쟁평가에 따라, 계속지원 대상과제 선정(1단계(2개)→2단계(1개))

구분		기간	개월수	정부지원연구개발비
1단계	1년차	’25.7월 ~ ’26.3월	9개월	1,500백만원 이내×2개 과제
	2년차	’26.4월 ~ ’26.12월	9개월	1,500백만원 이내×2개 과제
2단계	3년차	’27.1월 ~ ’27.12월	12개월	4,000백만원 이내
	4년차	’28.1월 ~ ’28.12월	12개월	4,000백만원 이내
합계		-	42개월	14,000백만원 이내

* 연차별 정부지원연구개발비는 당해연도 예산심의결과에 따라 향후 변동될 수 있음

ㅇ 주관기관 : 제한없음

ㅇ 수행체계 : R&D결과물(수행중, 연구종료)의 기술축적 또는 시장 확산 등을 고려한 산학연 협력 체계를 구성하여 제시할 것

* 병원 등 의료기관 참여 필수, 페놈 데이터 확보 및 연계 가능기관과 협력 필요

* 주관연구개발기관으로 산업계가 과제를 수행하고자 하는 경우, 기술축적 및 기술사업화의 학습 기회 제공을 위해 공동연구개발기관으로 복수의 학계(2개 이상) 또는 연구계 참여 및 협력 필요

* 주관연구개발기관으로 학계․연구계가 과제를 수행하고자 하는 경우, 연구결과물의 시장으로 확산 및 기술사업화 등 성과창출 극대화를 위해 공동연구개발기관으로 산업체 참여 및 협력 필요

ㅇ 수행주체별 역할 배분

- 주관연구개발기관으로 학계․연구계가 수행하는 과제는 R&D 결과물이 기술사업화 및 시장에 확산될 수 있도록 산업체의 참여 비중(역할, 예산 등)을 제시할 것

< 예시 : 과제가 종료되는 시점으로 갈수록 산업체 참여 비중 변화 >

		수행기간
		D년 (과제 시작)	~~~~	~~~~	~~~~	D+N년 (과제 종료]
수행주체 (컨소시움)	학계/ 연구계							참여비중 (역할, 예산 등)
	산업계

ㅇ 후속 계획 제시 : 수요처 분석과 기술이전·상용화(Transition) 계획*을 제시

* R&D 사업화 협력전략, 실질적인 R&D수요처 등 Transition 계획 제시

6. 기타사항

ㅇ 본 과제는 오믹스 데이터를 포함한 페놈 데이터를 활용하며, 청년 및 중·장년층 대상 다빈도 관심 질환(군)은 4개 이상 제안*하여야 함.

* (기 개발된 과제와 중복성 사전검토) 국가과학기술지식정보서비스(www.ntis.go.kr)-통합 검색 또는 과제참여·관리-유사중복과제를 사전 검토 후 지원 필요

연구유형

기초연구 (   ), 응용연구 ( √ ), 개발연구 (   )

TRL ( 4 )~( 6 )단계

과제특징

경쟁형(√), 경쟁형(챌린지)( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW( ), 기술료비징수( ),
국제협력R&D( ), 정책지정( ), 혁신도약형( ), 표준화연계( ), 사회문제해결형( ), 일자리연계( ), 소재부품장비( ), 규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 사업화연계( ), IP-R&D연계( )

구분

기술분야명/팀명

성명

책임PM(과제기획위원장)

디지털융합

안창원

담당 팀장

가상융합팀

이금희