interdisciplinary Biomedical Data Science Lab
School of Biomedical Convergence Engineering, Pusan National University
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수학적 모델링 및 기계 학습 기반 데이터 분석 및 시뮬레이션 기법을 활용한 의생명 현상의 정량적 이해 및 예측
모델 기반 및 데이터 기반 접근법을 통합적으로 활용하여 질병의 진행 과정과 치료 반응을 정밀하게 해석하며, 실제 데이터를 기반으로 통계적 특성이 유사한 시뮬레이션 데이터를 생성해 다양한 시나리오를 검토합니다. 디지털 세계에서 얻은 통찰을 현실의 문제 해결로 연결하는 것이 우리의 핵심 목표입니다.
수학적 모델링 기반 바이러스 감염 동역학, 체내 항체 동역학의 분석 및 응용.
임상 데이터 분석을 통한 각종 질환의 특징, 진행 양상, 치료 효과 등의 분석 및 예측.
가상 시나리오에 대한 각종 시뮬레이션을 통한 임상 시험, 방역 전략 등 각종 최적 보건 정책을 탐색.
데이터 분석을 통한 의생명 현상의 정량적 해명
바이러스 감염, 면역 반응, 질환의 진행 등 다양한 생체 반응은 개인마다 큰 차이를 보이며, 이는 예후 예측의 정확도를 낮추고 정밀한 의료정책 수립을 어렵게 만듭니다. 관측 데이터를 기반으로 한 기존의 분석기법은 집단 수준에서는 높은 정확도를 보이지만, 개별 환자 수준에서는 제한적인 정보만을 제공하는 경우가 많습니다.
우리는 수학적 모델링과 기계학습을 결합한 데이터 분석 기법을 통해 개인 수준의 생체 마커 변화를 연속적으로 추정하고, 이를 바탕으로 정량적 분석을 수행합니다. 또한, 이렇게 추정된 개인 맞춤형 시계열 정보를 활용하여 다양한 후속 연구의 자료로 활용하는 연구를 수행합니다.
우리 연구실은 현재 함께할 인원을 모집하고 있습니다
수학/통계학/생명과학/의학/공학 등 전공과 관계없이 학부생/대학원생 모집.
학부 연구생 활동: 소규모 연구 프로젝트 담당, 연구 서포트 등.
다양한 국내/국제 공동 연구 및 교류의 기회(일본, 싱가포르, 영국 등).
연락처: 박형기 교수(hkpark@pusan.ac.kr).
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