Biosignal Markers for Human-Centered Clinical AI
15:50-16:10
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컨퍼런스홀 A
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최근 오디오 및 생체 신호 분석 기술의 발전으로 인해 인간의 신체와 정신 상태 간의 상호작용을 정량적으로 이해할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있음. 본 발표에서는 생체 신호, 음성, 환자 인터뷰 등 다양한 생체 데이터를 활용하여 인간의 신체적, 정신적 상태를 정량적으로 이해하고 예측하는 인공지능 연구 수행 결과들이 정신건강 평가 및 임상 지원을 위한 바이오마커로 어떻게 활용될 수 있는지를 중심으로, RSC 랩에서 진행한 주요 연구 성과를 종합적으로 소개하고자 함. 특히 (1) 호흡음 기반 질병 분류 및 병태생리 신호 해석 (2) 음성 기반 우울/PTSD/자살 위험군 예측 연구 (3) LLM을 활용한 환자 인터뷰 텍스트 기반 정신 의학 분석 연구를 연계하여, 생리적 신호와 심리적 지표 간의 통합적 패턴을 탐구하고자 함. 또한, 모델의 해석 가능성, 신뢰성, 일반화 성능을 향상시키기 위한 접근법을 공유하며, 이를 통해 Human-Centered Clinical AI의 실현 방향을 논의하고자 함.
최근 오디오 및 생체 신호 분석 기술의 발전으로 인해 인간의 신체와 정신 상태 간의 상호작용을 정량적으로 이해할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있음. 본 발표에서는 생체 신호, 음성, 환자 인터뷰 등 다양한 생체 데이터를 활용하여 인간의 신체적, 정신적 상태를 정량적으로 이해하고 예측하는 인공지능 연구 수행 결과들이 정신건강 평가 및 임상 지원을 위한 바이오마커로 어떻게 활용될 수 있는지를 중심으로, RSC 랩에서 진행한 주요 연구 성과를 종합적으로 소개하고자 함. 특히 (1) 호흡음 기반 질병 분류 및 병태생리 신호 해석 (2) 음성 기반 우울/PTSD/자살 위험군 예측 연구 (3) LLM을 활용한 환자 인터뷰 텍스트 기반 정신 의학 분석 연구를 연계하여, 생리적 신호와 심리적 지표 간의 통합적 패턴을 탐구하고자 함. 또한, 모델의 해석 가능성, 신뢰성, 일반화 성능을 향상시키기 위한 접근법을 공유하며, 이를 통해 Human-Centered Clinical AI의 실현 방향을 논의하고자 함.
Biosignal Analysis
Respiratory Sound Modeling
Voice Biomarkers
김준우
연사
GIST Postdoctoral Research Fellow | RSC LAB 랩장
GIST Postdoctoral Research Fellow | RSC LAB 랩장
김준우 박사는 GIST AI-ACE InnoCORE Center에서 인공지능 음성/생체신호 분석 기반 정신건강의학 응용 연구 및 퇴행성뇌질환 조기진단 연구를 수행하고 있다. 경북대학교에서 석박사 과정을 거쳐 음성인식과 의료 오디오 분석을 집중으로 연구했으며, 현재는 다양한 생체신호를 활용한 AI 기반 정신건강의학 연구 분야에 집중하고 있다. 주요 연구 성과로는 IEEE JBHI, Interspeech, ICASSP, EMBC 등 국제 학술지 및 학술대회에 다수 발표되었으며, 정신건강 평가를 위한 해석 가능한 바이오마커를 탐구하고 있다.
김준우 박사는 GIST AI-ACE InnoCORE Center에서 인공지능 음성/생체신호 분석 기반 정신건강의학 응용 연구 및 퇴행성뇌질환 조기진단 연구를 수행하고 있다. 경북대학교에서 석박사 과정을 거쳐 음성인식과 의료 오디오 분석을 집중으로 연구했으며, 현재는 다양한 생체신호를 활용한 AI 기반 정신건강의학 연구 분야에 집중하고 있다. 주요 연구 성과로는 IEEE JBHI, Interspeech, ICASSP, EMBC 등 국제 학술지 및 학술대회에 다수 발표되었으며, 정신건강 평가를 위한 해석 가능한 바이오마커를 탐구하고 있다.
글로벌 AI 기술의 가장 앞선 이야기
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