프로젝트 개요

프로젝트 요약:

BrainProtect는 뇌동맥류의 상태를 예측하고 관리하기 위해 개발된 AI 기반 진단 시스템입니다. 정용진, 조은솔, 박은빈, 박찬윤, 이서현으로 구성된 팀이 개발한 이 프로젝트는 딥러닝 기술, 건강 데이터 분석, 인터랙티브 AI를 통합하여 뇌동맥류 위험군에 속한 개인에게 조기 진단과 맞춤형 건강 관리 전략을 제공합니다.

이 시스템은 정밀한 정보 제공, 예측 분석, 맞춤형 관리 솔루션을 통해 뇌동맥류로 인한 심각한 결과를 예방하고, 환자의 예후를 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다.

문제 인식

사회적 문제:

뇌동맥류는 파열 시 높은 사망률과 심각한 후유증을 초래하는 치명적인 건강 위험 요인입니다. 조기 발견은 치료 효과를 획기적으로 높일 수 있는 핵심 요소지만, MRI나 뇌혈관 조영술과 같은 진단 및 검사 절차는 접근성이 낮고 비용이 매우 높습니다.

또한, 대중의 인식 부족과 의료 인프라의 지역 간 격차로 인해 특히 의료 취약 지역에서는 미진단 및 치료받지 못한 뇌동맥류 환자가 증가하고 있는 실정입니다. 이러한 요인은 전체적인 건강 위험을 더욱 심화시키고 있습니다.

혁신과 독창성

우리 프로젝트의 차별점:

"BrainProtect"의 개발 과정은 팀에게 깊이 있는 학습 여정이었습니다.

이 프로젝트는 뇌동맥류의 복잡한 메커니즘을 심층적으로 이해하고, 현재 진단 및 관리 방식의 한계를 분석하며, 의료 분야에서 AI와 데이터 과학이 지닌 가능성을 탐색하는 과정이었습니다.

팀은 건강 기록, 생활 습관 정보 등 다양한 데이터 소스를 통합하고, 이를 고도화된 AI 기법과 결합하여 예측 모델을 구축하는 방법을 학습했습니다.

또한, 본 과정을 통해 의료 연구, 소프트웨어 공학, 데이터 과학, 경영 등 다양한 분야의 전문성이 유기적으로 협력하는 것이 얼마나 중요한지를 실감하게 되었습니다.

통찰과 개발

학습 과정:

"BrainProtect" 개발 과정은 팀에게 깊이 있는 학습 여정이었습니다. 뇌동맥류의 복잡한 특성을 깊이 탐구하고, 현재 진단 및 관리 방식의 한계를 이해하며, 의료 분야에서 AI와 데이터 과학이 가진 가능성을 모색하는 과정이었습니다. 팀은 건강 기록과 생활 습관 정보 등 다양한 데이터 소스를 고급 AI 기법과 통합하여 예측 모델을 개발하는 법을 배웠습니다. 또한 이 과정은 의료 연구, 소프트웨어 공학, 데이터 과학, 경영학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하는 학제간 협업의 중요성을 다시 한번 일깨워 주었습니다.

개발 과정:

연구 및 기획: 뇌동맥류 조기 발견의 필요성을 인식하고 프로젝트 목표를 수립함.

데이터 수집 및 분석: 건강 데이터와 생활 습관 정보를 수집하여 위험 요인을 분석하고, 머신러닝 기법을 활용해 예측 모델을 개발함.

프로토타입 개발: 위험 평가 퀴즈, 건강 데이터 입력 방식, 결과 표시를 위한 사용자 인터페이스 등 시스템 기능을 테스트할 앱 프로토타입을 설계 및 제작함.

테스트 및 평가: 예측 정확도, 사용자 경험, 전반적 성능을 평가하는 테스트를 실시하였으며, 모델은 높은 정밀도와 정확도를 보여줌.

개선 및 출시: 피드백을 반영하여 앱을 개선하고 알고리즘을 고도화했으며, 위험군 개인들이 이용할 수 있도록 대규모 출시를 준비함.

"BrainProtect" 개발 전 과정은 뇌동맥류의 조기 진단과 관리라는 중대한 과제를 해결하는 데 집중하였으며, AI가 의료 접근성과 효과성을 혁신할 수 있는 가능성을 보여주고 있다.