Research
Leading Technology Innovation in Medicine through Data Collection and Analysis, and AI Clinical Research
Leading Technology Innovation in Medicine through Data Collection and Analysis, and AI Clinical Research
VitalLab is focused on clinical research through artificial intelligence technology. Also, since AI without big data is useless, we are focusing on data collection and analysis and implementation of a big data system. We collect EMR and biosignal data from patients in Seoul Nation Univesity Hospital using VitalRecorder which is the World's first and leading biosignal data acquisition platform that has been built and developed by Prof. Lee from our lab.
We design, develop and refine AI models as conducting researches in medicine. For example, we have developed an AI-based clinical decision support system using our big data generated in real clinical environments such as ORs and ICUs. We conduct AI research that can solve clinical unmet needs through close collaboration with clinicians.
The World's First and World's Leading Biosignal Data Acquisition Platform
VitalRecorder has been developed and managed by VitalLab to collect and analyze biosignal data at the hospital site and to support research for individual clinicians. It supports real-time biosignal data collection from patient monitors of various manufacturers such as Philips and GE, and provides a real-time biosignal streaming service in the VitalDB Web Monitoring page. Also, VitalRecorder supports Windows and Raspberry-pi.
As of 2021, VitalRecorder has been installed in 627 beds in Seoul National University Hospital and collected biosignal data, and it has been introduced to many other university hospitals and clinicians around the World and used for research.
VitalLab develops and maintains VitalDB to provide VitalRecorder software and a real-time biosignal streaming service (Web Monitoring), and an open dataset of 6,388 surgical patients composed of intraoperative biosignals and clinical information collected in Seoul National University Hospital.
VitalDB dataset lowers barriers to access to high-resolution biosignal data and enables many institutions and researchers around the world to share and reuse resources.
Medical Data Analysis Based on VitalDB & SNUH EMR
환자감시장치의 클라우드 연결을 통한 지능형 의료사물인터넷 플랫폼 구축
범부처전주기의료기기연구개발사업, KMDF
주관: 서울대학교 / PI: Prof. 정철우 / 참여: Prof. 이형철, Prof. 양현림
기간: 2020 년 ~ 2023 년
인공지능기반 예측지표 활용 가능한 원격지원형 융복합 환자감시장치 개발
범부처전주기의료기기연구개발사업, KMDF
주관: 서울대학교병원 / PI: Prof. 김희수 / 참여: Prof. 양현림
기간: 2020 년 ~ 2023 년
의료 빅데이터 융합전문가 인력양성을 위한 비정형 빅데이터의 정형화 기술 및 분석 플랫폼 개발
정보통신기술 인력양성사업, 과학기술정보통신부
주관: 서울대학교 / PI: Prof. 김석화 / 참여: Prof. 이형철
기간: 2020년 ~ 2023년
인공지능 약물 효과 예측에 기반한 피드백 정맥 마취 전달 방법 연구
신진연구, 한국연구재단
주관: 서울대학교 / PI: Prof. 이형철
기간: 2020년 ~ 2025년
딥러닝 기반 실시간 중환자실 환자 상태악화 위험도 평가 시스템 개발
중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 컨소시엄, 보건복지부
주관: 서울대학교병원 / PI: Prof. 이형철
기간: 2021년 ~ 2025년
생체신호 기반 합병증 발생 조기 경보 및 최적 치료 제안 모델 개발
중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 컨소시엄, 보건복지부
주관: 서울대학교병원 / PI: Prof. 이상민 / 참여: Prof. 양현림
기간: 2021년 ~ 2025년