2024.1.9 국립중앙의료원 소회의실에서 마더투베이비㈜와 위해성관리연구소㈜가 만나 “AI 알고리즘을 활용한 임산부 약물 안전 예측모델 개발”을 위한 미팅을 가졌다.
이번 미팅은 위해성관리연구소㈜의 이효민대표의 제안으로 이루어졌다.
이대표의 제안은 국제적 기형유발물질정보서비스(Teratology Information Service)의 하나인 마더세이프센터의 MotherSafe Data를 활용하여 AI 알고리즘을 활용한 임산부 약물 안전 예측모델 개발가능성을 논의해 보는 것이 좋겠다는 것이었다.
이런 제안의 발단은 이 대표께서 연구용역과제로 진행하고 있는 “국내 생식발달독성 dataset을 개발하고 구축”하는 자문회의에서 마더세이프센터장인 한정열교수와 만남을 통해서 이다.
요즘 대세이며 핫한 분야가 AI를 활용한 무언가 이로운 것을 만드는 것이다.
이때 가장 중요한 것은 AI의 알고리즘을 training시킬 수 있는 Dataset이다.
Garbage In, Garbage Out이라는 말이 있는 것처럼 Data의 quality는 절대적이라 할 수 있다.
MotherSafe Data는 13만건이상의 임산부의 약물, 한약, 영양제 등의 노출 데이터인 Pregnancy Exposure Registry(PER) 형태로 구축되어 있으며, 또한, Clinic data로 6천건 이상의 임신결과를 가지고 있어서 의미 있는 AI model를 구축할 수 있을 것 같다.
물론 더 집중된 Brain storming과 Data mining이 필요하겠지만…… 또한, 마더투베이비㈜의 한혜지대표는 임산부 및 영유아들이 안전하게 사용할 수 있는 화장품, 건강기능식품 등의 제품 평가를 위한 “Two Safe 상표 인증” 관련하여 도움이 될 수 있는 AI model의 필요성에 관하여 이야기하였다.
그리고 건국대학교 식량자원과학과 이지호교수께서는 우리나라의 저출산과 관련하여 여성들이 고령화되면서 난임률이 증가하고 있는데 –omics를 통한 난임을 평가하고 스크린이 가능한지에 대한 가설을 연구할 수 있는지에 관한 논의를 하였다.
2024.1.9 국립중앙의료원 소회의실에서 마더투베이비㈜와 위해성관리연구소㈜가 만나 “AI 알고리즘을 활용한 임산부 약물 안전 예측모델 개발”을 위한 미팅을 가졌다.
이번 미팅은 위해성관리연구소㈜의 이효민대표의 제안으로 이루어졌다.
이대표의 제안은 국제적 기형유발물질정보서비스(Teratology Information Service)의 하나인 마더세이프센터의 MotherSafe Data를 활용하여 AI 알고리즘을 활용한 임산부 약물 안전 예측모델 개발가능성을 논의해 보는 것이 좋겠다는 것이었다.
이런 제안의 발단은 이 대표께서 연구용역과제로 진행하고 있는 “국내 생식발달독성 dataset을 개발하고 구축”하는 자문회의에서 마더세이프센터장인 한정열교수와 만남을 통해서 이다.
요즘 대세이며 핫한 분야가 AI를 활용한 무언가 이로운 것을 만드는 것이다.
이때 가장 중요한 것은 AI의 알고리즘을 training시킬 수 있는 Dataset이다.
Garbage In, Garbage Out이라는 말이 있는 것처럼 Data의 quality는 절대적이라 할 수 있다.
MotherSafe Data는 13만건이상의 임산부의 약물, 한약, 영양제 등의 노출 데이터인 Pregnancy Exposure Registry(PER) 형태로 구축되어 있으며, 또한, Clinic data로 6천건 이상의 임신결과를 가지고 있어서 의미 있는 AI model를 구축할 수 있을 것 같다.
물론 더 집중된 Brain storming과 Data mining이 필요하겠지만…… 또한, 마더투베이비㈜의 한혜지대표는 임산부 및 영유아들이 안전하게 사용할 수 있는 화장품, 건강기능식품 등의 제품 평가를 위한 “Two Safe 상표 인증” 관련하여 도움이 될 수 있는 AI model의 필요성에 관하여 이야기하였다.
그리고 건국대학교 식량자원과학과 이지호교수께서는 우리나라의 저출산과 관련하여 여성들이 고령화되면서 난임률이 증가하고 있는데 –omics를 통한 난임을 평가하고 스크린이 가능한지에 대한 가설을 연구할 수 있는지에 관한 논의를 하였다.