AI-READI: AI 혁신 데이터셋, 제2형 당뇨병 연구에 새로운 길 제시
Seoul연구자들은 제2형 당뇨병에 대한 중요한 연구를 수행 중입니다. 최근 발표된 데이터셋은 바이오마커 및 환경적 요인을 살펴보는 연구의 결과를 담고 있습니다. 초기 결과에 따르면 질병의 진행과 오염 노출 간에 강한 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 이 데이터셋은 다양한 참가자들로부터 수집된 상세한 정보를 포함하고 있으며, 당뇨병 연구에서 인공지능의 활용을 개선하는 데 목적을 두고 있습니다.
프로젝트는 다양한 그룹에서 각각 4,000명의 참가자로부터 데이터를 수집할 계획입니다.
- 인종/민족: 백인, 흑인, 히스패닉, 아시아인
- 질병 심각도: 당뇨병 없음, 당뇨 전단계, 약물/비인슐린 조절, 인슐린 조절 제2형 당뇨병
- 성별: 남녀 동등한 비율
AI-READI는 미국 국립보건원이 지원하는 주요 프로젝트로, 전 세계 연구자들이 데이터를 공유하여 연구할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 과정에서 윤리적이고 안전한 데이터 사용이 보장됩니다. 연구자들은 이 데이터를 활용해 당뇨병의 발병 원인과 건강 개선 방법에 대한 심층적인 이해를 도모하고 있습니다. 이 연구는 당뇨병을 유발하는 요인과 회복을 돕는 방법을 함께 탐구하여 당뇨병을 효과적으로 관리하거나 예방할 수 있는 방법을 제시하고자 합니다.
데이터 수집에 혁신적인 방법이 도입되었습니다. 참가자들의 가정에 설치된 센서가 공기 질을 모니터링하고, 이 정보를 혈당 검사 및 안구 검사와 같은 다른 건강 지표와 결합합니다. 이 결합된 데이터는 제2형 당뇨병의 발생과 진행 과정을 자세히 분석할 수 있게 해주고 있습니다.
이 프로젝트는 당뇨병 전문가들이 협력하여 미래의 과학 연구에 강력한 시스템을 구축하기 위한 노력입니다. 다양한 기관이 참여하여 폭넓은 지식을 결합하고 있으며, 질병의 작동 방식을 보여줄 데이터 세트를 만들고 전 세계 다양한 인구 집단에서 테스트를 위한 새 아이디어를 생성하는 것을 목표로 하고 있습니다.
인공지능은 이 연구에서 매우 중요합니다. 연구자들은 AI를 활용하여 대량의 데이터를 분석하며, 일반적인 방법으로는 놓치기 쉬운 패턴과 연관성을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 질병 예방 및 치료 방법을 개발할 수 있을 것입니다.
안전한 온라인 플랫폼을 통해 이 데이터를 이용할 수 있으며, 이는 사용이 용이하고 참가자의 정보를 보호합니다. 초기 출시 후 긍정적인 반응을 얻었으며, 당뇨병 연구를 위한 상세하고 AI 활용 가능한 데이터에 대한 글로벌 수요가 있음을 보여줍니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1038/s42255-024-01165-x및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Sally L. Baxter, Virginia R. de Sa, Kadija Ferryman, Prachee Jain, Cecilia S. Lee, Jennifer Li-Pook-Than, T. Y. Alvin Liu, Julia P. Owen, Bhavesh Patel, Qilu Yu, Linda M. Zangwill, Amir Bahmani, Christopher G. Chute, Jeffrey C. Edberg, Samantha Hurst, Hiroshi Ishikawa, Aaron Y. Lee, Gerald McGwin, Shannon McWeeney, Camille Nebeker, Cynthia Owsley, Sara J. Singer, Riddhiman Adib, Mohammad Adibuzzaman, Arash Alavi, Catherine Ashley, Adrienne Baer, Erik Benton, Marian Blazes, Aaron Cohen, Benjamin Cordier, Katie Crist, Colleen Cuddy, Aydan Gasimova, Nayoon Gim, Stephanie Hong, Trina Kim, Wei-Chun Lin, Jessica Mitchell, Caitlyn Ngadisastra, Victoria Patronilo, Jamie Shaffer, Sanjay Soundarajan, Kevin Zhao, Caroline Drolet, Abigail Lucero, Dawn Matthies, Hanna Pittock, Kate Watkins, Brittany York, Charles E. Amankwa, Monique Bangudi, Nada Haboudal, Shahin Hallaj, Anna Heinke, Lingling Huang, Fritz Gerald P. Kalaw, Apoorva Karsolia, Hadi Khazaei, Muna Mohammed, Kyongmi Simpkins, Xujing Wang. AI-READI: rethinking AI data collection, preparation and sharing in diabetes research and beyond. Nature Metabolism, 2024; DOI: 10.1038/s42255-024-01165-x2024년 11월 11일 · 오후 3:22
연구진, GSI/FAIR에서 페르뮴 핵구조를 레이저 기술로 혁신적 탐구
2024년 11월 9일 · 오후 6:10
중합체 혁신을 위한 새로운 가능성: AI로 진화하는 폴리펩타이드 디자인
이 기사 공유